O Ultimate Google Analytics 4 (GA4) + 50 dicas práticas

1. Introdução: Oi, pessoal. Meu nome é problemático, e eu sou analista da Web em Public Analytics Lecter. O objetivo deste curso é ensiná-lo a usar o Google Analytics como uma ferramenta. Mas o que é mais importante, como aproveitar os dados para impulsionar seus negócios em primeiro lugar, não abordaremos tópicos é como criar uma conta ou configurar uma medida básica, pois você pode encontrar milhares de tutoriais sobre isso. E não é o lugar onde o dinheiro e o valor são gerados. Depois de concluir o curso, ele deve ser capaz de identificar o que deve ser rapidamente melhorado no site do ponto de vista da experiência do usuário . Agências de bombeiros, mídia on-line gasta você decidir, senhor, verificação de dados e avaliar campanhas. E, em geral, você deve ter muito decente datado realmente capacidade. O curso foi projetado para ajudá-lo a responder a três perguntas. Por que, como e quando algo aconteceu. E é para todos que querem tomar as decisões de dados certas. Não cobriremos todos os relatórios do Google Analytics porque há muitos deles, e muitos deles têm um impacto potencial muito pequeno. Eu pessoalmente uso provavelmente apenas 25 a 30% dos relatórios. Em vez disso, vamos nos concentrar nos princípios analíticos, e os relatórios que podem causar o enorme impacto quando interpretarmos os dados corretamente durante o curso passarão por 50 dicas práticas. Eles são baseados na minha experiência de trabalhar na agência e agora como um líder de análise da Web em casa . Alguns deles vêm de erros que cometi quando estava começando com a análise, então não precisamos repeti-los. Tenho certeza de que muitas dicas também serão aplicáveis aos seus dados sobre negócios . As primeiras aulas são um pouco mais teóricas, explicando como os dados são coletados e descrevendo os termos básicos que você precisa saber. Mas então passaremos a maior parte do tempo na interface. E mais uma coisa. Sempre verifique as lições, descrição e recursos porque a maioria deles irá conter um material extra para estudar ou curto, por favor. Então, o que é o mestre? Este poderoso também 2. Descrição básica de dados: O Google Analytics nada mais é do que uma mesa enorme. Tenho certeza de que todo mundo já viu pelo menos um em sua vida. GA em si é basicamente uma camada visual sobre essa tabela enorme, e toda vez que mudamos alguma coisa na configuração do relatório, ele simplesmente nos mostra um conjunto de dados diferente Só porque é uma tabela, a diferenciação básica de dados está em dois tipos Dimensões e métricas. Para facilitar o entendimento, as dimensões são as características dos dados e as métricas são as características dos dados numéricos Ou, para simplificar para átomos, as dimensões são letras e as métricas são números Vamos dar uma primeira olhada na interface e ver a relação métrica da dimensão. OK. Ok, então aqui estamos pela primeira vez na interface do Google Analytics. Não se preocupe agora em não ter acesso à ferramenta em si, pois a mostraremos mais tarde durante o curso. A única coisa que estamos prestes a mostrar agora é a relação entre dimensão e métrica. Então, vou abrir um relatório aleatório, neste caso, aquele com o qual também trabalharemos com bastante frequência durante o curso, e é chamado de Aquisição O. Então, estou clicando na guia de relatórios. Estou abrindo um da série de ciclos de vida dos relatórios e, particularmente sobre a aquisição de tráfego. Estou clicando neste. Deixe-me minimizar essa guia esquerda para ver uma tela um pouco maior para que possamos vê-la corretamente. Outra coisa que vou mostrar agora é que estou prestes a mudar a dimensão do meio de origem. Isso é algo com o qual provavelmente estaremos mais familiarizados, e aqui estamos. Conforme definido, as dimensões são letras e as métricas são números. Isso é exatamente o que vemos. Não é nada como qualquer outra tabela que você provavelmente viu em sua vida antes, por exemplo, também no arquivo do Excel, e aqui estamos. Nesse caso específico, nossa dimensão é o meio de origem da sessão e seus valores são, por exemplo, Google CPC, direto não, Google Play orgânico e assim por diante E as métricas ou os números mapeados para isso são, por exemplo, sessões, sessões de engajamento, taxa de engajamento e assim por diante Obviamente, apresentaremos os detalhes e a explicação do que essas métricas realmente significam na realidade. Mas, por enquanto, estamos mostrando apenas as características básicas dos dados, que estão nas dimensões, nesse caso, fonte da sessão, meio e métricas, que estão neste relatório, sessões, nas sessões de engajamento e assim por diante. Sim, é isso. Agora sabemos como isso funciona entre a dimensão e a métrica. 3. Como a medição é feita: A medição do Google Analytics é baseada em cookies. E não se preocupe, não com os que você compra na loja. Em tal terminologia, cookies são pequenos arquivos armazenados em seu navegador Eu enfatizo a palavra navegador. Eles têm tamanho limitado e não armazenam nenhuma informação sobre as páginas que você visualizou antes ou quantas vezes você já visitou um site. Para fins do Google Analytics, o cookie é apenas o identificador do usuário ou, para ser mais preciso, o navegador. Então, sim, o número de usuários que todos vemos em nossas contas é, na verdade, o número de navegadores que visitaram nosso site. Vamos dar uma olhada mais de perto na aparência do cookie GA. É assim que o cookie do Google Analytics se parece. Bem simples. Temos alguns números aqui separados por pontos. Vamos ver com mais detalhes o que isso realmente significa. ponto 1 ponto 2 do GA é sempre o mesmo e é a versão do código de medição do Google Analytics. É sempre o mesmo, então não precisamos nos preocupar muito com isso. Então, temos mais duas sequências numéricas. O primeiro, na verdade, nada mais é do que um número aleatório. É gerado pelo código de medição do Jala Script, que todos vocês têm em seu site Então, o segundo é o primeiro carimbo de data/hora. Na verdade, este é o momento em que você visitou pela primeira vez um site específico. E esses dois números juntos formam algo que chamamos de ID do cliente, que é a identificação exclusiva do usuário e, como sabemos, o usuário nada mais é do que um navegador. Na verdade, esse é o ID do cliente que o código de medição usa toda vez que você visita um site e é capaz de reconhecê-lo como o mesmo usuário que já esteve no site. Já sabemos que o GA é uma mesa enorme. Para que funcione corretamente, é claro que é necessário ter o trecho de JavaScript em todas as páginas do seu Depois de carregado, junto com o resto do código do seu site. Em uma versão muito simplificada, ele envia apenas informações de que alguns usuários, que sabemos ser um navegador, visualizaram determinada página em determinado momento. A hora é representada pelo timestamp, que nada mais é do que o formato da hora. É isso mesmo. É claro que há mais algumas informações assinadas, mas para entender como elas funcionam, não há problema em lembrar exatamente isso. Tente imaginar um cenário simples. Você digitou um endereço de URL em seu navegador e agora ele está baixando e analisando um código HTML Parte desse código também é um código do Google Analytics, que garante uma medição e, uma vez carregado, faz uma pergunta ao seu navegador. Existe um cookie do Google Analytics? Se sim, ele pega um ID de cliente e sabe que é um visitante recorrente. Caso contrário, é um sinal para um código GA de que ele precisa criar um cookie e obter um ID de cliente dele. De qualquer forma, agora temos um cookie do Google Analytics, para que possamos enviar todas as informações nos servidores do Google Analytics. É exatamente assim que chamada do servidor do Google Analytics se parece. Estamos ligando para um servidor GA. Estamos enviando para lá a informação que estamos revisando uma página Queremos enviá-lo para essa conta específica do Google Analytics, UA Hyphen um, dois, 3456 Hyphen Estamos enviando a eles informações que esse é o nosso ID de cliente, que retiramos do GA Cookie, e estamos enviando para lá uma informação que acabamos ver nesse URL específico chamado página de contato. Quando todas essas informações chegam ao servidor do Google Analytics, elas são analisadas e armazenadas em um banco de dados, que sabemos ser uma tabela enorme Depois disso, podemos ver todos os gráficos e tabelas beatiferais na interface 4. Identificação do usuário: Tudo bem. Vamos passar algum tempo entendendo adequadamente as métricas básicas que operaremos no restante do curso. Além disso, sua compreensão é crucial para qualquer interpretação dos dados. Então, deixe-me começar com algo que começa com o mundo real, e vamos começar a chamar algo de usuários, o que, digamos, tentaremos parecer algo muito próximo ao humano Isso é algo por onde eu começaria. No mundo da análise digital, a entidade mais alta que estamos medindo e com a qual operaremos é chamada de usuários. Então, isso é algo que se aproxima de algo como dispositivos Explicaremos mais tarde o que isso significa. Mas o usuário é a métrica de entidade mais alta com a qual operaremos. Então, um usuário pode ter várias sessões, é claro, durante sua interação com seu site. E durante cada sessão, há várias visualizações ou eventos ocorrendo. Portanto, essa é a métrica básica com a qual operaremos. E é importante entender isso realmente dessa maneira. Portanto, não estamos medindo os usuários como humanos, mas algo que é definido como algo mais próximo do dispositivo. E agora, para entender melhor o que é isso, precisamos entender como Google Analytics está identificando o usuário da métrica. Deixe-me ir para o próximo slide, e há quatro métodos de identificação que GA four está usando para identificar um usuário específico. Historicamente, costumava ser muito mais simples do que é agora, mas devido a várias mudanças legislativas e a métodos de coleta de conteúdo cada vez mais rígidos Está ficando cada vez mais complicado também quando se trata de identificar o usuário. Então, historicamente, costumava ser apenas algo que chamamos aqui linha número três ou item número três , que é ID do dispositivo Mas vamos começar do começo. Portanto, o primeiro método de identificação que o Google está usando, e nós podemos, e enfatizo que podemos usá-lo , é chamado de ID de usuário. O que é isso? É a capacidade que podemos dizer ao código de medição do Google Analytics: Ei, esse é um ID de usuário. Por favor, colete-o e use-o como identificador. Na realidade, isso significa que precisamos fazer a implementação de forma que, a cada hit que enviamos ao Google Anytix, também enviemos esse ID de usuário e precisamos informar ao Google Analytics que, ei, essa é a identificação do Portanto, esse é um método de identificação. Depois, há um segundo, chamado de sinais do Google. Do jeito que funciona, é o recurso opcional no GA quatro e funciona de forma que, se você, como proprietário da conta do Google, der permissão ao Go to Google para usar esses dados, Google pode criar seu próprio ID de usuário, que também pode ser usado para identificação do usuário no GA quatro. Então esse é o segundo método. O terceiro é algo chamado ID do dispositivo. Na maioria dos casos, esse será o identificador armazenado no cookie, que já sabemos o que é e como funciona É daí que a identificação do usuário também pode vir. Depois, há o quarto, chamado de modelagem. Este é, eu diria, o mais avançado. Isso funciona para os usuários que não consentiram, que significa que eles não deram a permissão ou o consentimento para serem medidos, mas o Google ainda pode rastrear esse usuário anonimamente Essas são as quatro maneiras pelas quais o Google pode e está identificando o usuário. Muito complicado. E agora, como funciona na interface. Como existem quatro métodos de identificação, também temos a capacidade, na seção GA Admin, que tipo de método de identificação queremos usar. Então, deixe-me mostrar onde está. Eu vou para o Google Anytix. momento, estou na minha conta do Google Eytics e, para mostrar como funciona , na interface, preciso ir até a seção Admin, rolar um pouco para baixo e acessar algo chamado denúncia de identidade Se eu clicar lá agora, tenho duas opções como posso medir os dados. Talvez até mais. Sim, também é o terceiro aqui, chamado de base do dispositivo. Com base nos métodos de identificação disponíveis, que são quatro deles, podemos selecionar como queremos identificar nossos usuários. Com base no que selecionamos aqui, isso afetará o volume de usuários e, seguida, mediremos no Google Analytics. A maior opção possível é a chamada mesclada, que combina todo o método de identificação mencionado Ambos, como ID do usuário, ID do dispositivo e, em seguida, os dados do modelo. Isso coletará, de longe, o maior número de usuários ou algo que seja o número mais próximo do número real de usuários. Se, por algum motivo, você quiser coletar apenas os dados que realmente coletou, de forma que tenha o ID adequado do dispositivo ou o ID do usuário. Então, por assim dizer, sejam os dados dos cookies ou dos IDs que você está enviando para o Google Ayt, essa é a opção para você Portanto, você só quer ver os dados dos usuários que realmente forneceram o conteúdo e nada é modelado Ou você pode selecionar a terceira opção, que é uma base criada, e então você está coletando apenas os dados provenientes dos cookies do usuário nos dispositivos ou, caso esteja medindo o aplicativo, a alternativa para as informações armazenadas nos cookies Então, essas são as opções que podemos ter. Estou usando o combinado porque quero ver o maior número possível de usuários que estou medindo Mas realmente depende de você. Eu recomendo usar este, pois é o mais próximo que podemos ter em termos de ter o maior volume de usuários que medimos. O importante é saber que, se você decidir mudar, por exemplo, de uma base combinada para uma base observada ou planejada, você não está alterando os dados subjacentes, o que significa que você não está alterando nada nessa tabela grande, isso afeta apenas os relatórios Se você decidir alterá-lo de misturado para observado e vice-versa, sinta-se à vontade para fazer isso. Lembre-se de que o cálculo sempre mudará para o volume total de usuários que você está medindo. Então, sim, esse é o método de identificação e, em seguida, a forma como podemos selecionar quantos usuários vamos medir com base no método selecionado. Então, um pouco de teoria, mas para mim, importante e necessária para as próximas aulas. 5. Definição de sessão: Ok. Outra das métricas mais básicas com as quais operaremos é chamada de sessões. Embora o Google tenha mencionado isso várias vezes, com o Google Analytics quatro, ele está mudando mais para o relacionamento entre usuário e eventos, enquanto o Universal Analytics era muito mais baseado e girava em torno das sessões Isso não significa que a sessão em si desapareceu do Google Analytics. Isso não é verdade. Ainda existem, ainda são usados e serão usados. E o que eu quero explicar agora, qual é a relação atual entre as sessões e o engajamento? Então, isso é algo que o Google também repete constantemente: é sobre como entender o engajamento do usuário em nosso site e nos aplicativos móveis Então, primeiro de tudo, é importante entender que a diferenciação básica com a qual entender que a diferenciação básica com a Google Analytics quatro trabalha o Google Analytics quatro trabalha é entre as sessões e as sessões engajadas O que é a sessão, como ela expira, diremos em alguns instantes, mas agora queremos entender o que é sessão engajada ou como o Google define isso Na verdade, é bem simples. A forma como o Google define a sessão engajada é baseada nas três condições. Se algum deles for atendido, o Google está dizendo: ei, esta sessão foi engajada, ou acho que o usuário interagiu o suficiente para marcar a sessão como engajada Então, primeiro de tudo, a sessão deve durar mais de 10 segundos. Se isso acontecer, ele marca automaticamente a sessão como engajada. O segundo, mesmo que não tenha durado 10 segundos. Mas isso inclui conversão, significa que você está em um negócio em que conversão pode ocorrer muito rapidamente. Por exemplo, não sei, basta que o usuário comece a reproduzir o vídeo ou clique no botão, o que, claro, pode acontecer em 10 segundos e você marcar esse evento como conversão e, automaticamente , até mesmo a sessão durar menos de 10 segundos, ela é marcada como sessão engajada. E a terceira opção é que a sessão não precise durar 10 segundos para ser marcada como engajada. usuário visualiza pelo menos duas páginas em seu site ou vê duas telas no aplicativo. Então, essa é a definição da sessão engajada. Trabalharemos com isso com bastante frequência. E para aqueles que estão familiarizados com o que estava ligado em linha reta, isso também tem uma conexão muito forte com isso. E agora, quero mostrar uma coisa, que é a possibilidade, na interface do GA, de alterar essa janela de tempo de 10 segundos para prolongá-la, se, por algum motivo, fizer sentido para você Que você queira dizer, 10 segundos simplesmente não são suficientes para mim. Eu quero prolongá-lo para, digamos, 30 ou até mais, ou em outro caso, você quer encurtar isso para , digamos, 5 segundos Depende de você. Não quero fornecer nenhuma orientação, pois não sei do que tratam seus sites , mas existe uma opção. Então, deixe-me mostrar onde encontrá-lo agora. 6. Ajuste de sessão: Nele agora. Vamos entrar na interface do GA e precisamos ir para a seção de administração. Aqui estamos. Em seguida, vou para as configurações de propriedade nos fluxos de dados onde eu já estou Preciso clicar aqui no fluxo de dados específico que estou usando para os fins deste curso. Aqui estou eu. Preciso rolar um pouco para baixo para modificar isso e agora preciso clicar nas configurações fiscais definidas, que estão aqui. Novamente, espere um segundo. Agora, role para baixo. Se eu mostrar mais, vou rolar para baixo, rolar para baixo, rolar para baixo. No momento, vejo aqui ajustar o tempo limite da sessão. Este é o lugar onde podemos ajustar isso. Estou clicando neste . E aqui estamos. Temos aqui duas opções. Deixe-me primeiro ir para a segunda, que é exatamente o que dissemos, e é o ajuste do cronômetro após o qual queremos que o Google conte a sessão como engajada Aqui estamos. Temos as opções lá até 60 segundos. Depende inteiramente de nós qual deles selecionamos. Trata-se de dizer qual sessão foi realizada. Depois, há outra sessão, e vamos ficar aqui por um segundo para explicar o que isso significa. Historicamente, no Universal Analytics, havia algumas condições que uma sessão podia expirar Ou seja, por exemplo, quando uma fonte de tráfego mudou ou a sessão foi reiniciada logo após a meia-noite, se um usuário estivesse navegando em um site por volta da meia-noite, a primeira visita após a meia-noite iniciava automaticamente uma a primeira visita após a meia-noite iniciava automaticamente Esse caso não existe no GA Four e é a única maneira de uma sessão expirar, e enfatizo, a única maneira de uma sessão expirar se o usuário ficar inativo por mais Essa é a configuração padrão aqui. Portanto, não importa o tráfego, a mudança na fonte de tráfego ou a meia-noite acontecendo, ela ainda continua como uma nova sessão Então, 30 minutos é algo padrão. Da mesma forma, quanto ao ajuste do tempo da sessão engajada, também podemos ajustar o tempo inteiro da sessão de 30 minutos para 55 Eu diria que isso é algo que deveria ser razoável Para considerarmos que a sessão expirou e a nova começou Sinta-se à vontade para trocá-lo por qualquer coisa que se adapte melhor à sua empresa e às suas necessidades. Estou apenas mostrando aqui as opções. A razão pela qual estávamos falando agora sobre as sessões de sessão e engajamento e pulando a explicação detalhada do que é usuário e usuário ativo é puramente para entender o que é a sessão de engajamento Agora nós sabemos disso. Vamos explicar a diferença entre engajamento e taxa vinculada e, em seguida, voltaremos à explicação do que é usuário versus usuário ativo. 7. Taxa de rejeição e taxa de engajamento: Outro aspecto e a métrica, que é bastante usada quando se trata de avaliar qualquer atividade digital, agora é chamada de engajamento, como já explicamos nos vídeos anteriores E eu quero explicar a você, qual é a conexão entre a taxa de engajamento, que é usada recentemente e a taxa limite usada formalmente Na verdade, não faz muita diferença, embora entender alguns dos fundamentos seja crucial Então, vamos primeiro entender como algo chamado taxa de engajamento é calculado. É algo bastante usado em muitos dos relatórios. Então, vamos dar uma olhada rápida no cálculo. Na verdade, é bem simples. Então, vamos supor o seguinte cenário. Temos um total de 100 sessões, das quais 45 foram marcadas como sessão engajada. Já sabemos qual é a definição de sessão engajada. Então, se calcularmos agora a taxa de engajamento, é simples. É uma sessão engajada dividida por todas as sessões, que neste caso é 45 dividido por 100, o que é 45%. Esses números basicamente me dizem quantas das minhas sessões ou qual o volume das sessões que realmente envolveram meu site ou aplicativo móvel. Obviamente, depende de como ajustamos os critérios para as sessões sejam marcadas como engajadas. Mas isso é o que isso nos diz. Historicamente, por muitos anos, havia uma métrica diferente usada para explicar informações bastante semelhantes Foi chamado de taxa de rejeição. Ou, em outras palavras, era o volume das sessões que saltava sem realizar nenhuma outra interação O importante é saber que os critérios não eram exatamente os mesmos, porque para a sessão ser contada como rejeitada, os critérios existiam apenas um critério, o existiam apenas um critério, que significava que o usuário visualizado em uma página visualizava apenas uma página Portanto, a diferença fundamental é que os critérios agora são alterados de forma que o usuário, se passar pelo menos 10 segundos, seja automaticamente engajado na sessão Então essa é a diferença do cálculo anterior. De qualquer forma, a taxa limite métrica ainda existe no Google e no Lytex, mostraremos que ela ainda está lá E o importante é saber que conta exatamente com os mesmos números. Portanto, a taxa de engajamento é, na verdade , a versão invertida da taxa limite, que é um menos a taxa limite Então, em nosso caso específico, que mostramos aqui, se a taxa de engajamento for 45%, a taxa vinculada será de um -45%, o que seria 55% Então, é basicamente assim que o cálculo funciona. E agora, deixe-me mudar para a interface do GA para mostrar que, na verdade, as duas métricas ainda existem lá. Eu preparei aqui um relatório personalizado. Não se preocupe em não ver isso agora ou não saber como chego lá Isso é algo que abordaremos durante o curso. Mas eu vou te mostrar que a fórmula que eu te mostrei realmente funciona. Então eu criei um relatório simples das fontes de tráfego aqui, que é a dimensão aqui. Direct Non, Google Organic e Google CPC, e assim por diante, são seus valores, e eu edito suas três métricas Sessões, taxa limite e taxa de engajamento. Então, como você pode ver, se somarmos a taxa vinculada e a taxa de engajamento, obteremos exatamente 100% para cada linha. Portanto, é apenas uma questão de interpretação dessa métrica, enquanto, historicamente, tentamos ter a taxa limite mais baixa possível E agora estamos tentando ter a taxa de engajamento mais alta possível. Então, é mais como mudar para o positivo, o que normalmente funciona no mundo. Funciona de uma forma que queremos aumentar os valores das métricas, não diminuí-las. De qualquer forma, é praticamente a mesma informação que ele nos fornece. Um é apenas o valor invertido do outro, mas os dois ainda existem. Lembre-se de que os critérios para marcar algo como rejeitada ou sessão agora engajada mudaram, e a diferença fundamental é que basta passar 10 segundos no site para passar 10 segundos no ser marcado como sessão engajada, enquanto que, historicamente, o tempo não importava Portanto, é importante saber isso. 8. Usuários ativos e usuários: B. Então, já sabemos como o Google Analytics quatro identifica o usuário, o que é definição de sessão e o que é engajamento e sessão de engajamento Estamos chegando a uma das últimas métricas fundamentais usaremos durante o curso, que é a diferença entre usuários ativos e usuários. Então é isso que o Google está usando agora em vários relatórios padrão. Por isso, é importante saber a diferença. Na maioria dos casos, sempre que possível, Google está tentando usar os usuários ativos, o que, por exemplo, você pode ver se você simplesmente abrir o relatório básico de aquisição e acessar a visão geral. E, por exemplo, se eu clicar em aquisição de usuários e rolar um pouco para baixo, vejo aqui uma métrica total de usuários. O que é importante saber, qual é a diferença? Sempre há mais usuários totais do que usuários ativos. E a diferença é que os usuários ativos são aqueles que tiveram pelo menos uma sessão engajada. Então, vou repetir isso novamente. Usuários ativos são aqueles que tiveram pelo menos uma sessão engajada. Já sabemos o que é uma sessão engajada. Portanto, isso também é uma implicação na diferença entre usuários e usuários ativos E só para mostrar que sempre há mais usuários totais do que usuários ativos, criei um relatório personalizado simples . Não se preocupe novamente agora, se você não sabe como chego lá, porque isso é algo que explicaremos mais adiante no curso Então eu tenho aqui uma dimensão simples, que é mês, e eu tenho duas métricas, total de usuários e usuários ativos. Como você pode ver, no total, havia cerca de 22.000 usuários no total, enquanto cerca de 18.000 deles eram ativos Agora sabemos qual é a diferença entre esses dois. Os usuários ativos são aqueles que tiveram pelo menos uma sessão engajada durante o período selecionado, enquanto o total de usuários são todos os usuários que Google Analytics F conseguiu identificar. Sim, essa é a diferença entre usuários ativos e usuários totais. 9. Medição de tempo: Mas, à medida que avançamos na compreensão dos fundamentos de como o Google Analytics quatro mede e coleta os dados, chegamos a outra coisa importante de entender, que se refere ao engajamento ou algo que o Google está desenvolvendo no momento , a forma como apresenta os dados, e é sobre a medição do tempo, ou então no Google Analytics, ou então no Google Analytics, na compreensão dos fundamentos de como o Google Analytics quatro mede e coleta os dados, chegamos a outra coisa importante de entender, que se refere ao engajamento, ou algo que o Google está desenvolvendo no momento, a forma como apresenta os dados, e é sobre a medição do tempo, ou então no Google Analytics, que é encontrado como como o tempo médio de engajamento gasto na página ou durante a visita ou por usuário. Então, um pouco de história para entender melhor como costumava ser medido, quero dizer, o tempo e como é medido agora. Vamos dar uma olhada em como ele costumava funcionar nesse exemplo específico quando temos um usuário que visualizou quatro páginas durante uma sessão. E aqui está. Exatamente às 9:00, ele viu a página número um, 5 minutos depois da página número dois, 9:10 página número três, 20 minutos depois das nove, página número quatro, depois passou mais 5 minutos e saiu E a sessão terminou. A forma como a medição costumava funcionar era enviando o carimbo de data/hora, que é a representação da hora somente em cada visualização de página Então esse foi o fundamental da medição. O que isso faria na realidade se fosse algo assim? Ele mediria o tempo gasto na primeira página em 5 minutos porque subtrairia a data e hora da visualização da página número dois, que era 9:05, e subtrairia a data visualização da página número dois, que era 9:05, e subtrairia a e hora coletada ao visualizar a Então isso é 9:05 menos exatamente nove, o que é Da mesma forma, para a página número dois. página número três foi carregada às 9:10 menos 9:05, então, novamente, 5 minutos então E depois para a página três, que é a última com o tempo medido. Estou enfatizando isso, onde o tempo gasto na página número três seria 9:20 menos 9:10, o que é exatamente 10 minutos que Como eu disse, o único momento o timestamp foi enviado foi quando a página foi carregada, que significa que, efetivamente, até mesmo o usuário passou 5 minutos na última página, já que não há outro timestamp, o tempo medido na página quatro no Google Analytic Então é assim que a realidade costumava funcionar. O tempo total da sessão seria cinco mais cinco mais cinco, seja , 10 minutos. Então, você provavelmente já viu o quanto a métrica de medir o tempo era falha ou incorreta e a que distância ela estava da realidade Então, deixe-me ilustrar o problema disso. Vamos supor que o primeiro cenário que mostramos pressupõe que o usuário passe o tempo todo em um único domínio, certo? O que não é realidade. Sabemos como todos nos comportamos. Temos várias guias abertas, temos notificações e, portanto, mudamos constantemente de uma guia para outra Então, vamos supor que o cenário que aconteceu na realidade foi algo assim. Portanto, não era como um fluxo direto em um domínio Mas o usuário estava mudando de um para outro. Vamos supor que foi assim. Às 9:00, abrindo a página do meu domínio e, apenas 3 minutos depois vou ao Google, pesquisando algo, fazendo outra coisa e , na verdade, voltando para a página número dois, cinco mais Então, novamente, depois de 2 minutos, vou ler alguma postagem do blog e voltar às 9:10. E, novamente, apenas alguns minutos depois , vá, por exemplo, para a Amazon, faça algo lá e depois volte para o domínio original. Então, isso provavelmente é algo que está acontecendo com bastante frequência e é realidade. Mas a forma como medimos o tempo está muito longe disso, certo? Porque estava considerando apenas visualização real ou o momento de visualizar e carregar a página e medir o tempo. Então isso estava longe da realidade, certo? É por isso que o tempo , como métrica , basicamente distrai as pessoas de entender o que realmente está acontecendo E, como você disse, o Google está se voltando muito mais para o engajamento. Além disso, a forma como a medição do tempo é feita atualmente foi completamente reformulada e refeita desde o início, e está muito mais próxima da E isso é algo que vamos mostrar neste slide. Então, vamos supor exatamente o mesmo cenário. Também já estou descrevendo que, com esse fluxo, o usuário provavelmente está indo de um domínio para outro, alternando várias vezes até o último sair da página. O que é importante lembrar agora é que o que mudou com Google Analytics quatro é algo que repetiremos algumas vezes durante o curso e que atualmente é uma medição baseada em eventos. O que isso significa também para a medição do tempo é que, na análise universal, o único momento em que o carimbo de data/hora foi enviado foi no momento da visualização de uma página, agora ele é enviado com cada evento, ou seja, toda vez que você mede algo e há vários eventos que o Google está enviando automaticamente agora para seu Google Analytics. conta como rolar a página, preencher, por exemplo, o formulário, baixar o PDF e assim por diante Há muito mais eventos com os quais o Google Dan pode calcular o tempo gasto no site. E o importante é saber também que há um evento específico, que é um divisor de águas quando se trata de medição de tempo, e é o chamado evento de descarga, que é enviado para sua conta do Google Ayt sempre que a guia Portanto, está inativo e o usuário não está mais lá ou a página foi fechada pressionando o botão x na guia Então, isso é algo que está muito mais próximo da realidade. Então, se eu explicasse quanto tempo seria realmente medido agora no Google e no Lytic Four, seria algo assim Eu visualizei ou o usuário visualizou a página número um às 9:00. E então, 3 minutos depois, ele saiu para um domínio completamente diferente, que neste caso é o Google Com. No momento em que o usuário sai da guia ativa ou significa que essa guia está inativa no navegador, o Google também envia automaticamente o evento. Ei, essa página não está mais ativa Então, às 9:03, um evento enviado ao Google Analytics informa que, com o horário específico, essa página não está mais ativa Portanto, para a primeira página ou o tempo gasto na página, o chamado tempo de engajamento seria medido em 3 minutos. Da mesma forma, para o resto das páginas, toda vez que o usuário sai do domínio original e vai para outro lugar, a hora é enviada aos servidores do Google Analytic e usada para processar o tempo total de engajamento Então, como você pode ver, a medição atual está muito mais próxima da realidade e, como dissemos, historicamente, o tempo gasto na última página sempre foi zero por não ter outra visualização de página Mas agora, como eu disse, como o evento de descarregamento, ou seja, fechar a guia também é enviado, também é uma medida muito precisa de quanto tempo o usuário gastou na última página Se tivéssemos o exemplo anterior ou o mesmo, mas a forma diferente de medir o tempo. Na versão anterior do Google Analytics, todo o tempo gasto seria coletado em 20 minutos, que não é realidade, enquanto aqui, seria como três mais dois, cinco mais cinco, dez mais outros cinco, 15 minutos, mas esse é um momento realmente eficaz quando o usuário interage com o conteúdo do seu site. Então, sim, é isso. Espero que esteja bem claro. De agora em diante, ter o tempo como métrica é algo muito valioso em comparação com o que costumava ser. É importante lembrar que o carimbo de data/hora, ou seja, enviar efetivamente a hora atual, não é enviado apenas no momento da visualização de uma página, mas gostamos de cada evento que está acontecendo em seu site, incluindo os eventos que o Google envia automaticamente, incluindo os eventos que o Google envia como rolagem ou evento de descarga semelhante, ou seja, fechar a torneira, seja, fechar que representa o toque de não estar ativo. Sim, é assim que o tempo é medido agora. 10. Elementos básicos de interface: B. Obrigado. Isso era uma teoria. É hora de finalmente acessar a interface e ver o que está lá dentro. Então, eu não vou prolongar isso, e vamos direto ao assunto Tudo bem. Vamos dar uma olhada no Google Analytics for Interface. Vou mostrar como usar a interface na conta demo Mandie do Google Analytics, à qual todos vocês se vincularam também nos recursos desta lição , você pode encontrá-la da mesma forma que eu Então, tudo o que você precisa fazer é acessar a conta demo da loja de mercadorias do Google for GA E você deve ver esse link. Como eu disse, você o tem como recurso desta lição. Se você puder rolar um pouco para baixo neste site, basta clicar aqui e você será redirecionado automaticamente para a conta demo do GA four Aqui estamos. É assim que parece. A primeira coisa que quero enfatizar antes de analisarmos o relatório em si é que não faz muito tempo que algo que costumava ser chamado conversão no setor de análise digital foi recentemente renomeado para eventos importantes Então, por favor, tenha isso em mente. Como em muitos dos vídeos a seguir, estou usando o termo conversão e taxa de conversão e, a partir de agora, em todas as quatro partes do GA, onde costumava ser. Então, algo que era chamado de conversão agora é chamado de evento-chave. Lembre-se de que, basicamente, tente converter a palavra para o evento principal e você saberá o que estou tentando lhe mostrar Aqui estamos. Agora vou descartar essa parte apenas para mostrar como ela se parece No primeiro lado, parece muito semelhante ao que costumávamos fazer com a análise universal, mas também um pouco diferente. Isso é o que temos como primeira coisa. Você pode ver que, se você simplesmente passar o mouse sobre o painel esquerdo, ele aparecerá e mostrará um pouco mais de linha Isso é algo com o qual interagiremos com bastante frequência. E é assim que é. Sempre que você clicar na página inicial, verá uma espécie de painel gerencial à sua frente mostrando o que o Google pensa, métrica mais importante sobre o comportamento de seus clientes e usuários em Então é assim que parece. É como o conjunto de relatórios que estão mais detalhadamente disponíveis nas guias a seguir disponíveis aqui Mas é assim que é. Isso mostra que durante o período anterior, que neste caso são os últimos sete dias, ele pode ser alterado para qualquer coisa aqui. Você tinha ou o Google tinha 17 mil usuários que faziam 20 mil eventos e assim por diante, muitas outras métricas. Lembre-se de que isso mostra apenas passo a passo da própria interface e o uso muito detalhado do resto da interface está nos próximos vídeos. Então é isso que está aqui. Não há muito que possamos fazer aqui nesta primeira tela inicial porque a maioria das coisas ou dos cliques de interação, que estão aqui, então, por exemplo, aqui, visualizar, as compras de comércio eletrônico estão apenas nos redirecionando para um dos relatórios disponíveis Então é isso que está aqui. Deixe-me mostrar as outras partes da interface. Se eu clicar agora nos relatórios, verei o primeiro corte dos dados mais detalhados. Deixe-me mostrar a primeira coisa eu gostaria de explicar para você, que acredito que você usará muito e com muita frequência, o que é normal, e é como usar o intervalo de datas ou como alterar o intervalo de datas, já que a análise é principalmente sobre comparação. Então, o elemento está no lado direito. É muito intuitivo. Basta clicar nele e selecionar facilmente o período em que gostaria de ver. Digamos que de 4 de agosto até 24 de agosto. Se eu clicar em aplicar, esperarei por um ou dois segundos e todos os dados. Vamos mudar, mostrando-me apenas os números do período de tempo particularmente selecionado. Veja como usar o intervalo de datas. Um bem simples. É importante, é claro, assim como observar o período de dados selecionado não nos diz muito quando pensamos em dados. Isso se aplica a qualquer tipo de dado que analisaremos e examinaremos O que é importante fazer é sempre compará-lo com alguma coisa. Como fazer isso. Está bem escondido, por assim dizer, no primeiro lado, porque se você quiser comparar a data originalmente selecionada, você precisa rolar um pouco para baixo e aqui temos a caixa de seleção onde você precisa primeiro verificar a comparação e, exatamente como no caso anterior, você pode selecionar o período comparado. Portanto, há alguns deles que comparam automaticamente o período original com o período original. Como você pode ver, é como o período anterior, mesmo período do ano passado, período anterior ou o personalizado, que eu recomendo fazer Vou explicar em um segundo o porquê, mas apenas para mostrar que a comparação do intervalo de tempo funciona. Se eu clicar agora mesmo em aplicar e esperar um segundo, agora podemos ver que também há uma linha pontilhada Ele apareceu aqui sob o original. Então, espero que isso esteja bem claro. Além disso, há uma mudança nas métricas em que podemos ver se uma métrica específica, por exemplo, neste caso, usuários ativos mudou em mais 6,3% No momento, ele conta a maneira ou essa maneira de mostrar os dados, começa a contar a história, o que mudou de forma positiva ou negativa. Então, é assim que se usa a comparação de datas. Há uma coisa que eu quero enfatizar. Deixe-me primeiro minimizar essa guia esquerda, para que possamos ver um pouco mais dos dados, e é a forma como comparamos os dados. Pode parecer uma coisa muito simples, mas ainda vejo com frequência que as pessoas simplesmente não combinam a interpretação porque simplesmente não comparam os dados da maneira correta a interpretação porque simplesmente não comparam os dados da O que eu quero dizer? O que acontece com frequência é que as pessoas escolhem um período de tempo muito curto. Digamos que eu gostaria de comparar os dados de segunda a quinta-feira. Desculpe, preciso cancelar a comparação. Então, vamos supor que eu gostaria examinar os dados de segunda a quinta-feira, digamos. Vou clicar em aplicar e verei cerca de quatro dados 0,0, o que é normal e normal. O que as pessoas costumam fazer é que se começarem a comparar os dados, selecionem o período anterior, que faz com o período anterior, este. Eles selecionam aplicar. Obviamente, os dados aparecerão, mas a falha típica aqui é que não estamos comparando os mesmos dias. Lembre-se de que, sempre que fizer a comparação, tente compará-la de forma a compará-la, pois estava disponível aqui, como no período anterior, que é comparar os mesmos dias da Porque eu posso imaginar que, em muitos casos, pode haver uma sazonalidade mesmo durante o fim de semana, especialmente se você estiver na área de comércio eletrônico Tenho 100% de certeza de que segunda e quinta-feira são, do ponto de vista comercial , datas muito mais fortes. Então, por exemplo, se eu comparasse assim com sexta-feira, ATL até domingo, certo? Então, é como usar o bom senso tentando comparar maçãs com maçãs. Portanto, lembre-se de sempre comparar maçãs com maçãs e não confundir nenhum tipo de dado, confundir nenhum tipo de o que ficará bem em termos de, por exemplo, estou comparando quatro dias com quatro dias, mas esses quatro dias não são os mesmos nos dois casos Então esse foi o primeiro elemento do GA for interface, que consiste em saber o que está tudo aqui e como trabalhar com os intervalos de datas. 11. Relatório em tempo real: A segunda parte dos recursos básicos da interface, quero mostrar, é algo que é usado com bastante frequência, embora não haja muitas análises que possamos fazer. É chamado de relatório em tempo real. Então, vou novamente, mudando da guia inicial para os relatórios. Vou esperar por um segundo. E, como vejo aqui, se eu rolar até o topo, vejo lá o relatório em tempo real. Então, deixe-me clicar nisso. Agora vou minimizá-lo, para que possamos ver a maior parte do relatório. Como você provavelmente sabe e espero que seja autoexplicativo o suficiente, estamos acompanhando o que está acontecendo em nosso site em tempo real, seja, atualmente Espero que todos vocês estejam familiarizados com o mapa-múndi. Podemos ver qual parte do mundo atualmente tem o maior volume de tráfego vindo. Você pode sair com ele, basta arrastar, desenhar e brincar com o mapa o quanto quiser. Como podemos ver, provavelmente a maior parte do tráfego atualmente vem da Índia, e falamos particularmente sobre a conta GA Four da loja de mercadorias do Google, então provavelmente dos Estados Unidos, algo de Dubai No total, isso significa que há 50 pessoas nos últimos 30 minutos, desculpe usuários, pessoas. Não estamos tão perto quando se trata de medir as pessoas e nove usuários ativos nos últimos 5 minutos. Você também vê a linha do tempo começando no momento atual e indo 30 minutos no passado, e você pode ampliar e reduzir o zoom o quanto quiser no mapa Como e quando usar esse relatório. Na verdade, faz sentido ou existem apenas alguns cenários em que realmente faz sentido. Deixe-me dar dois exemplos. Primeiro, vamos supor que você lance seu site no novo país e queira ver se a medição funciona bem. Então, este é exatamente o lugar logo após o lançamento, onde você pode ver se está observando o novo tráfego vindo do novo país Esse é um dos cenários que eu às vezes uso quando lançamos algo novo, e depois há um segundo. O que é mais detalhado. E quando eu desço um pouco, vejo novamente o conjunto de relatórios mostrando os dados em tempo real e aquele que tem algo parecido, eu diria que um caso de uso razoável em termos de negócios é aquele chamado aqui, que trata dos principais eventos ou dos eventos em geral. Na verdade, o que significa que, como dissemos, o GA four é principalmente uma medição baseada em eventos. E, por exemplo, se você começar a medir algo novo, vamos supor que um novo evento é muito específico e você acabou de configurá-lo e testar se os dados estão fluindo para os servidores do Google Analytic e se a ação que você deseja medir está realmente sendo Este é exatamente o lugar onde procurá-lo. Portanto, se algo novo aparecer ou um novo evento, você pode verificar brevemente se o novo evento apareceu, por exemplo, aqui, entre os eventos que já estão sendo medidos. Então, se você clicar em um específico, poderá ver mais detalhes sobre os eventos. Abordaremos os parâmetros do evento posteriormente no curso. Mas estou compartilhando com você o exemplo de como verificar se algo novo, o que você deseja medir, é realmente medido. Portanto, este é o relatório em tempo real conforme definido. Você não pode fazer muitas análises. É mais como depurar ou verificar se, ao lançar algo novo, ele já está sendo medido Portanto, esta é a visão geral em tempo real. 12. Granularidade de intervalo de tempo: Tudo bem Outro recurso básico que mostraremos é como usar a granularidade da série temporal Deixe-me explicar para você o que é isso. Preciso acessar os relatórios que mostram os dados em uma forma de série temporal. Então, um ótimo exemplo é quando vou aos relatórios do ciclo de vida e, digamos, à equisição de tráfego Então, aqui estamos, novamente, minimizando a etapa esquerda, e o que quero dizer é aquele menu suspenso simples, onde podemos escolher a granularidade da série temporal Ele é definido como dia, semana ou mês. Eu acredito que também é bastante autoexplicativo, mas ainda assim muitas pessoas esquecem de tê-lo lá O que realmente faz ou o que realmente significa. Depois de traçar um determinado período de tempo, vamos supor que eu tenha apenas quatro dias, faz sentido ter a granularidade diária Mas o que acontece se eu, por exemplo, estender isso para, digamos, os últimos 12 meses e traçarei os dados. Se eu deixar aí a granularidade diária, você vê que é muito difícil ler os dados, faz sentido mudar a Se eu mudar para a semana, é claro que está ficando um pouco mais legível, mas ainda está um pouco alto e baixo, não é tão fácil de ler Na verdade, por exemplo, a granularidade mensal ao analisar os dados do ano inteiro é algo que é, obviamente, razoável Esse é o pequeno recurso. Foi lançado recentemente, embora o GA four esteja há quase quatro anos no mercado. Mas isso é que é muito novo. Esse é um dos recursos que eu quero enfatizar que você use. Use-o com sabedoria, é claro. Mas acredito que é muito simples o que ele faz. A segunda coisa que eu queria mostrar, que também foi lançada recentemente , é a capacidade de ver os dados totais. Como você pode ver, a forma os quatro relatórios do GA funcionam por padrão, isso significa que se você abrir qualquer relatório, que, por exemplo, como eu tenho agora, essa é a aquisição de tráfego nos mostrando as fontes de tráfego mais populares. Ele pré-seleciona automaticamente as primeiras cinco linhas e as traça em um gráfico Para mim, isso não é muito bom quando se trata analisar os dados, porque a primeira coisa quero ver é quais são os totais Graças aos engenheiros todo-poderosos do Google, finalmente temos esse recurso Tudo o que precisamos fazer é desmarcar a divisão das linhas específicas do tráfego e clicar nas linhas do gráfico Se esperarmos por um segundo óleo, veremos apenas os totais para que possamos digerir com muito mais facilidade os dados que temos Caso queiramos apenas comparar algumas fontes de tráfego próximas umas das outras. Obviamente, podemos selecionar apenas, digamos, duas delas, a busca orgânica direta e a busca orgânica final, o que eu vou fazer. Se eu rolar para baixo, vejo os dois totais e também vejo a análise detalhada Obviamente, há a possibilidade de ocultar os totais e ver apenas os dois selecionados, para que você possa comparar, se fizer sentido, apenas as duas linhas selecionadas para a métrica específica, que, nesse caso, são sessões Sim. Esse foi outro elemento básico quando se trata de como usar a interface. 13. Dimensão primária e segunda: E vamos continuar mostrando outro elemento de como usar a interface GA four. Então, ainda estamos no relatório de aquisição de tráfego e mostraremos como trabalhar com a dimensão primária e secundária. Então, de agora em diante, vamos por design, usar as palavras de dimensão primária e secundária. O que é isso? Se você inserir qualquer relatório na interface do GA Four, e quero dizer os padrões, que estão aqui, você pré-selecionou sempre 11 dimensões, que o Google considera a mais importante. Nem sempre é o caso, e definitivamente não será o caso de todos nós, já que cada um de nós está tentando resolver um negócio um pouco diferente, site um pouco diferente e cenários de usuário ligeiramente diferentes que estamos tentando entender. A questão é que temos a capacidade de selecionar uma dimensão diferente, não apenas a pré-selecionada. Então, o que temos agora aqui é um agrupamento de canais dos canais de tráfego que o Google está usando e, de alguma forma, agrupados em grupos maiores Então, por exemplo, se você quiser alterá-lo, basta clicar aqui no menu suspenso Você vê lá duas, quatro, oito, oito ou nove outras dimensões que podemos usar. Então, meu favorito é chamado de meio de origem de sessão, que me fornece uma análise um pouco mais detalhada. Então, isso é chamado de mudança da dimensão e todas as métricas são recalculadas e alteradas O que eu quero mostrar também é que nem sempre, ter apenas uma dimensão é suficiente, porque queremos ver uma análise um pouco mais detalhada. Como fazer isso. Novamente, é bastante fácil. Tudo o que precisamos fazer é clicar no botão de adição e, em seguida, podemos usar uma dimensão secundária. Como você pode ver, existem muitos deles, basta clicar aqui ou a filtragem de texto também funciona aqui Portanto, temos aqui o meio de origem da sessão, apenas para mostrar como a dimensão secundária funciona. Vou usar algo que provavelmente é bastante fácil de entender como uma dimensão, que é o país. Eu digitei country, posso vê-lo aqui. E quando eu clico aqui, o que acontece é que, se esperarmos por um segundo, agora, vemos que todos os canais, todos os canais de tráfego, que neste caso são usados pela mídia de origem da sessão do Dimension agora também estão divididos por um país. Como podemos ver agora, o relatório tem muito mais linhas. Anteriormente, havia algo em torno de 300. Agora são mais de 2000. Espero que todos entendam por que isso aconteceu porque usamos a dimensão secundária que nos ajudou a dividir os dados em um nível mais detalhado. Essa técnica pode ser usada na maioria dos relatórios padrão disponíveis no restante da interface. Era sobre como usar a dimensão primária e secundária. 14. O que lembrar ao fazer análises: primeiras coisas primeiro Analytics não é nada além de forma de pensar. Cada análise é tão boa quanto sua hipótese ou pergunta. Você perguntou. Antes de mergulhar em dados, as características muito boas fora do analista está sendo cético, que significa que eles fazem números muito finos de vários pontos de vista. Em segundo lugar, você tem que perceber os dados no contexto em sob as segundas lições, com a explicação de alta taxa de rejeição e contato ou página de informações. Isso é exatamente o que eu quero dizer. Contexto é algo que vou enfatizar mais algumas vezes suas próximas lições. Outra é que não medimos a realidade porque medimos os navegadores e não podemos medir tudo para G A. Por isso, quero dizer que não podemos medir informações P II como nome, sobrenome, e-mail telefone e número de identificação nacional. Isso acontece receberá uma mensagem de aviso do Google com algum período de tempo para corrigi-lo . 15. GA4 - configuração básica: Ok, vamos começar com a primeira etapa do Google Analytics, que é criar a conta. Como fazer isso, primeiro precisamos fazer login no Google, qualquer conta do Google Analytics que você tenha. E então temos que clicar na seção de administração. No momento, estou na minha conta do Google Analytics, que está calibrando para ver isso. E o local onde podemos configurar uma propriedade do Google Analytics é exatamente aqui. Então, estamos vendo esse botão, cria propriedades. Então, ao clicar aqui, é bastante fácil de fazer. Então, primeiro de tudo, temos que nomear a propriedade, então fique à vontade para usar algo razoável. Portanto, é fácil reconhecer qual é a conta. Então, vou chamá-lo assim. Em seguida, a segunda coisa que temos que selecionar como nosso fuso horário, que no meu caso é verificar. Sim. E se o seu site ou empresa também tiver a parte de comércio eletrônico, isso significa que você está vendendo algo realmente no site. Selecione também uma moeda, que no meu caso seria a coroa verificada. Eu não vendo nada, mas apenas para fins de configuração, vou selecioná-lo. E então teremos aqui opções avançadas. Na verdade, há apenas uma opção que é criar a propriedade Universal Analytics. Mas como será pôr do sol, será em 1º de julho de 2023, o que também está escrito aqui. Não faz muito sentido fazer isso. Então, vamos escondê-lo de volta. Clique na próxima etapa. A próxima etapa, uma vez mais baixa, ao criar GA para uma conta, é selecionar essas caixas de seleção; na verdade, isso não faz nada para você. Então, se você quiser, fique à vontade para selecionar qual é o tamanho da sua empresa ou qual é a sua intenção de usar o Google Analytics. Mas se você pular isso também nada acontecerá. Então, vou pular isso. E, no momento, temos a última coisa que precisamos escolher: criar GA para fluxo de dados, que é uma plataforma. Temos três opções: web, aplicativo Android e aplicativo iOS. E como vamos nos concentrar principalmente na medição do site, também estou selecionando uma plataforma web. A próxima etapa é digitar o endereço URL do site, que no meu caso seria www dot Bible, mas está doente. Isso vê isso. E depois o nome do stream. Suponha que eu chame isso de fluxo de dados do curso. Lembre-se de que depois de criar um stream, não é possível renomeá-lo. Portanto, tente definir algo razoável para que não precisemos começar de novo. A última coisa ao criar um fluxo de dados é a medição aprimorada. Isso é algo novo. O que o GAL4 está trazendo, que é rastrear automaticamente um pouco mais do que apenas o Phaedrus, que foi o caso do Universal Analytics. Como podemos ver aqui. Podemos selecionar se queremos arrastar automaticamente mais e mais coisas, que são pergaminhos, links externos. Desculpe, vou trabalhar. Os cliques externos rastreiam automaticamente a pesquisa no site, engajamento em vídeos e os downloads de arquivos arquivados. Sinta-se à vontade para ativá-lo. Pelo menos você pode ver o que o GAL4 pode coletar automaticamente para você. E quando clicamos em uma configuração dessa medição aprimorada, existe a possibilidade de desligá-la. Cada medição aprimorada aqui é, como eu disse, fique à vontade para deixá-la lá. Pelo menos você pode ver nosso G54. Colete para você automaticamente. Um pouco mais de informações sobre cada rolagem de alinhamento. Agora, o que ele faz por padrão é enviar o evento toda vez que o usuário percorre 90% de cada página. Não é o melhor, mas pelo menos coleciona alguma coisa. E não se preocupe, mostraremos na configuração posterior como aprimorar isso. Depois, há um clique externo que envia o evento para o Google Analytics toda vez um usuário clica no link que o redireciona para fora do seu domínio. Depois, há uma pesquisa no site, que coleta automaticamente os dados da pesquisa do site. Se você tem esse mecanismo em seu site, o que significa pesquisa no site? Deixa eu te mostrar. Vou acessar, por exemplo amazon.com, e é isso que quero dizer com mecanismo de pesquisa de sites. Então, deixe-me digitar, por exemplo, iPhone aqui. E a forma como ela é coletada em 95, talvez 99% dos sites, é que toda vez que você digita alguma consulta, ela também é automaticamente exibida no endereço URL após algum parâmetro, que neste caso é mostrado aqui. Como você pode ver, eu digitei iPhone. E no endereço URL está após o parâmetro k, que significa que k é igual, k é igual ao iPhone. Então é assim que você, o Google Analytics, pode coletar isso. Então, em um caso hipotético, se a Amazon também estivesse criando GA para propriedades e quisesse que seus sites fossem coletados dados. Tudo o que eles precisam fazer é verificar se o perímetro também está selecionado aqui, o que podemos ver que não é, há um conjunto de cinco parâmetros. Quais parâmetros são mais usados em todo o site. Mas o desejo da Amazônia não existe. Então, se esse também for o seu caso, você não veja esse parâmetro de pesquisa já aqui. Sinta-se à vontade para digitar , basta colocar uma vírgula. Ok, e pronto. Ou também podemos removê-lo, viveu ou apenas k e também funcionaria. Então, então é isso. Depois, há um engajamento por vídeo em que toda vez que um usuário interage com seu vídeo incorporado do YouTube, ele também envia os dados sobre como os usuários consomem o conteúdo do vídeo. E a última coisa disponível como medição avançada ou medição aprimorada, se você desejar, é sobre o download do arquivo. Então, novamente, toda vez que um usuário clica nos arquivos conhecidos, como o arquivo PDF ou algum formato de vídeo. Ele envia automaticamente dados para o Google Analytics sobre isso. Isso é um pouco mais de informação sobre a medição aprimorada. Então, vou clicar agora, salvar aqui e criar um stream e um segundo ou dois. E aqui estamos. No momento, basicamente criamos uma tabela ou banco de dados vazio, que até agora não tem dados, o que também é algo que está nos dizendo aqui. Mas agora estamos prontos para começar a enviá-los para lá, seus dados. Há duas opções para isso, e mostraremos isso no próximo vídeo. 16. GA4 - medição de codificação: Portanto, há duas opções para começar a medir os dados. Mostraremos os dois. Então, vamos começar com isso. Como criamos agora o fluxo de dados, que agora pode começar a coletar os dados, precisamos rolar para baixo para ver as instruções técnicas. Clicamos lá e esperamos um segundo. E há duas maneiras de fazer isso. primeira delas é se o seu site for construído com um desses criadores de sites, como o Drupal, faça isso nosso monstro interior. Fique à vontade para clicar aqui e seguir as instruções. Ou a segunda maneira de fazer isso manualmente. E eu enfatizo que a palavra manualmente é clicando aqui. E o que aparecerá é aquela tag global do Google, que é o código de medição. Tudo o que você precisa fazer agora é selecionar esse código, copiá-lo e colá-lo em seu site em todas as páginas, de preferência o mais alto possível no código HTML, para medir o máximo de dados possível. Então, se as pessoas simplesmente copiarem isso e colarem no seu site , como eu fiz para os propósitos deste vídeo, eu vou agora para o meu site, para a página onde colei isso, que é minha coisa de pão de bolha que vê é menos EN. E se eu escrever agora, mostre o código-fonte e role um pouco para baixo. Podemos ver que esse é o ID daquela medida chamada, que é G hífen b, d, g, B13 e assim por diante. Então, voltando ao meu código-fonte, você pode ver que eu copiei esse código de rastreamento, que você pode ver aqui, hífen G BD, G23 e assim por diante. Então, esse é basicamente o momento a partir do qual você começa a coletar os dados. Então essa foi uma das maneiras de implementá-la. Só para mostrar que funciona exatamente a partir do momento. Você copia isso para o seu site. Agora vou acessar os relatórios em tempo real indo aqui e depois vou denunciar, esperando um segundo. E vou, como você pode ver, esse usuário nos últimos 30 minutos. E se eu quiser, agora mesmo, basta ir aqui e atualizar o site. Ok, agora ele deve enviar os dados para o GA. Então, se eu for para o relatório em tempo real, como você pode ver, posso me ver agora mesmo enviando os dados para o Google Analytics. Assim, você pode ver que ele está sendo coletado exatamente a partir do momento em que o baseamos, o código em HTML. Então, essa foi uma das maneiras de mostrar também como verificar se a medição funciona. Agora vamos dar uma olhada em outra forma, que é por meio do Google Tag Manager. 17. GA4 - configuração do GTM: A segunda opção de iniciar a medição é usar uma ferramenta chamada Google Tag Manager. Para aqueles que já estão no setor de medição há algum tempo, definitivamente estão familiarizados com isso. Para aqueles que estão aqui no Google Tag Manager pela primeira vez, é uma ótima ferramenta que permite que todos os especialistas em medição preencham qualquer meta de medição basicamente sem nenhuma são necessários mais desenvolvedores. Então, essa foi a história e o passado em que precisávamos enviar todo o CO2, querer que ele fosse instalado aos desenvolvedores e depois orar para que nos próximos três meses eles pudessem ter sido instalados. Esses tempos já passaram, graças a Deus. E, no momento, podemos usar apenas o Google Tag Manager. O que é isso. A interface tem esta aparência, que é a ferramenta com muitas opções: o que acionar, onde existem basicamente três instâncias principais: esta, ela funciona com as quais nossos gatilhos e variáveis fiscais, como traduzir para a linguagem humana. Os textos são basicamente espelhados. Os gatilhos do casaco de menta são as condições em que queremos disparar códigos de medição. E há variáveis que são basicamente qualquer detalhe que possamos coletar do site ou enviado da camada de dados e depois coletar para o imposto. Portanto, esta é uma breve introdução ao Google Tag Manager. Se essa é realmente a primeira vez que você está vendo o Gerenciador de tags do Google, fique à vontade para ler pelo menos alguns tutoriais básicos para entendê-lo. De qualquer forma, mesmo que você o veja pela primeira vez, deve ser bastante fácil instalar o código também por meio dele. É muito mais conveniente para o futuro e para aprimorar a medição. E mostraremos isso também no exemplo do rastreamento de rolagem. Então, funciona de forma muito semelhante à instalação do código de rastreamento diretamente da interface do Gia. Em vez disso, primeiro precisamos instalar o código do Google Tag Manager em nosso site. Como fazer isso? Depois de criado, o contêiner criado, vamos para a seção de administração e, em seguida, instalamos o Google Tag Manager. Você pode ver que é um código muito semelhante ao do Google Analytics. Então, tudo o que precisamos fazer é copiar isso e colá-lo em todos os lados do seu site. Idealmente, como recomendado aqui nessa seção. Só para mostrar que também é o caso do meu site. Então, quando eu estiver aqui, mostrarei novamente a fonte da página. E se eu rolar um pouco para baixo, você pode ver que aqui está o código do Google Tag Manager. É fácil de reconhecer, mas por esses id, que é o hífen GTM N6 GP, z x j. Então, se eu for aqui, você pode ver que é exatamente o mesmo GTM sexo e GP que seis a. Então isso é a instalação do Google Tag Manager. Já está lá. Não está fazendo nada agora. Ele está lá e está pronto para começar a enviar os dados para qualquer lugar. Estou enfatizando que não apenas devido ao Google Analytics, ele pode ser usado para várias outras medições. Então, voltando ao espaço de trabalho e mostrando como instalar a medição do Google Analytics por meio do Google Tag Manager. Tudo o que precisamos fazer agora é criar uma nova tag, que devemos nomear. Vamos usar algo razoável. É sempre um bom caso ao nomear algo. Então, vou chamá-lo de GA para tag de configuração. Agora eu tenho que configurar isso. E, como você pode ver, há muitas opções do que podemos medir por padrão. Como dissemos, essa é apenas a configuração básica. Então, vamos nos ater a isso. Então, antes de tudo, quero enviar o GA básico para dados, que é esse GA do Google Analytics para configuração. Então, ao clicar nisso, tudo o que preciso fazer agora é voltar para a interface do Google Analytics aqui e copiar a ID de medição, qual posso clicar aqui. Vou copiar isso. Em seguida, vou para o Google Tag Manager. Vou colar o ano, esse ID de medição. Desculpe. Essa é a configuração básica. Mostraremos algo um pouco mais avançado com a profundidade de rolagem , como dissemos nos vídeos anteriores. Então, agora eu tenho a configuração básica feita. Agora tenho que selecionar o gatilho, o que significa a regra quando eu quero disparar aquela pilha, ou em outras palavras, quando eu quero disparar a medição. Agora, existem alguns gatilhos predefinidos ou todas as regras. E como eu quero medir todos os sites, quero usar o gatilho Todas as páginas. Então, vou clicar nisso agora mesmo. Vou clicar em Salvar. Espere um segundo. E tudo o que preciso fazer agora é enviar a versão do Google Tag Manager. Então eu vou fazer isso. Clicaremos em Enviar. Vou adicionar um nome bonito, que é a versão do curso GAL4. Vou publicar dívidas. Aguarde alguns segundos e, agora, ele está publicado exatamente como no caso de copiar e colar o código diretamente da interface, o que fizemos no vídeo anterior acessando aqui e copiando esse código. Fizemos isso por meio do Google Tag Manager. Então, a partir desse momento, também devemos começar a coletar os dados dessa propriedade. Deixa eu te mostrar. Vou acessar novamente os relatórios, o relatório em tempo real, para verificar se está funcionando. Indo aqui. E deixe-me dar uma olhada em alguns sites. Desculpe, tenho algumas páginas. Então, acabei de atualizar a página inicial. Vou clicar, por exemplo, em algumas postagens de blog que tenho aqui. Farei isso um pouco mais rápido apenas para mostrar que a medição deve funcionar. Então, voltando ao relatório em tempo real, estou me vendo. Você pode ver que acabei de fazer quatro páginas. Então, novamente, apenas o exemplo de que está funcionando e também uma forma de você verificar se os dados estão sendo coletados. Você pode ver outro jogo de eventos há apenas 0 minutos, que é agora. Por exemplo, está funcionando conforme o esperado. Você pode ver que existem, neste momento, as páginas que acabei , as duas postagens do meu blog. Então, esse foi o segundo exemplo de como iniciar uma medição dessa vez com o Google Tag Manager. E no próximo vídeo, mostraremos implementação um pouco mais avançada do Scroll Tracking. 18. GA4 - rastreamento de rolagem: Vamos mostrar outra coisa incrível que é possível por meio do Google Tag Manager e é oval. Faça isso apenas para os fins deste vídeo, que é conforme prometido, mostrando como implementar um rastreamento de rolagem personalizado ou um pouco mais avançado ou a medição do rastreamento de rolagem. Como fazer isso, estamos implorando ao Google Tag Manager e, como dissemos, fazer qualquer medição é muito mais conveniente nessa ferramenta. Portanto, recomendo este se você ainda não o usa. Então, como fazer isso? Como dissemos, existem três exemplos principais: textos, gatilhos e espinheiros. Nesse caso, para implementar o rastreamento de rolagem avançado, primeiro criaremos um gatilho, ou seja, regra quando quisermos enviar dados para o Google Analytics. Então, iremos até lá clicando nos gatilhos que criarei ao criar um novo gatilho ou regra. Vou primeiro chamá-lo de Rastreamento de rolagem personalizado. Vou clicar aqui exatamente como no caso das tags, existem muitos gatilhos ou regras predefinidas de quando disparar ou algo assim. Uma delas também é a profundidade de rolagem. Isso é automático. Na história, tivemos que fazer isso manualmente criando um código JavaScript, mas não mais. Então, tudo o que precisamos fazer agora é clicar aqui criando um tipo específico de gatilho, que é a profundidade de rolagem. E temos que definir se queremos rastrear a profundidade de rolagem vertical ou horizontal. No nosso caso, será a profundidade de rolagem vertical. E podemos escolher porcentagens ou pixels. Então, vamos pegar duas porcentagens. Tudo o que precisamos fazer é digitar os valores 0 a 100 separados por uma vírgula. Então, vamos tentar algo assim em 25%, 50%, 75% e 100. Queremos acionar esse gatilho para os propósitos desta apresentação em todas as páginas. Então, agora vou clicar agora mesmo em Salvar. Então, temos o gatilho pronto. E agora temos que criar uma nova tag, que é a medida chamada “queremos que seja acionada”. Então, agora clicamos na nova tag. Novamente. Bom. Convenção de nomenclatura. A convenção é boa. Então, G4, rastreamento de rolagem personalizado. No meu caso, eu, neste caso, quero enviar o evento deles. Agora, a configuração de n porque tudo o que medimos para o Google Analytics é considerado um evento. Então, estou clicando aqui. Tudo o que preciso fazer é selecionar a tag de configuração, que basicamente extrai todos os valores da configuração básica da medição do Google Analytics, que neste caso é a tecnologia criamos no vídeo anterior, que é a configuração g. Agora temos que nomear o evento, que é basicamente o valor veremos no Google Analytics. Então, vamos, por exemplo usar este como um rastreamento de rolagem e temos que selecionar os parâmetros do evento. Portanto, queremos ver valores adicionais no Google Analytics sobre como fazer isso. É bastante fácil. Clicaremos em Adicionar linha. Temos que nomear esse parâmetro e, como queremos rastrear, rolamos para cima, esse é exatamente o nome recomendado do parâmetro. Então, role a profundidade e queremos enviar alguns valores para lá. E essa é a parte em que as variáveis se encaixam. Vou clicar aqui. E aqui estão apenas algumas variáveis ou parâmetros disponíveis no Gerenciador de tags do Google que estão sendo coletados automaticamente. Vou clicar para ver mais deles, que estão aqui nos integrados. E, como você pode ver, assim como rolar rapidamente, existem muitos deles. Não examinaremos todos eles, mas fique à vontade para examinar a documentação. que estamos interessados sobre o limite de profundidade de rolagem? Então é isso que eu vou fazer. Agora. Vou adicionar lá, rolar esse limite. E tudo o que ele faz é que toda vez que essa tag é acionada pelo gatilho que criamos, ela preenche automaticamente o limite de profundidade de rolagem porque esse é um valor gerado automaticamente. Então, essa é a configuração da tecnologia. E a última coisa que precisamos fazer é selecionar um gatilho quando quisermos disparar aquele baralho. Então, clicando aqui, vou selecionar o gatilho de rastreamento de rolagem personalizado que criamos há apenas um minuto. É quando eu quero disparar isso. Agora, o evento de rastreamento de rolagem personalizado está pronto. Então, clicaremos em salvar. Tudo está pronto. E, novamente, temos que publicar essa versão do Google Tag Manager. Então, vou encontrar um bom nome. Gal4, rastreamento de rolagem personalizado. Bem, publique a morte, novamente, esperando por alguns segundos. É isso mesmo. Então, isso já deveria estar ativo. E, novamente, mostraremos o exemplo real de que está funcionando. Vou acessar meu site novamente, pressionando Enter e, novamente, estou rolando agora para pelo menos 25, 50, 75 por cento. Então, como você pode ver aqui agora, ao lado dessa barra vermelha, eu deveria estar em algum lugar acima dos 50%. Vamos, por exemplo, clicar em uma das postagens do meu blog. Novamente, vou rolar um pouco para baixo. Pelo menos 25075 ou vamos até o final até 100% da profundidade de rolagem. E vamos agora para o Google Analytics, para o relatório em tempo real em que estou. Vou atualizá-lo para ver se os dados já estão sendo coletados. Então, deixe-me rolar um pouco para baixo e já poderemos ver eventos de rolagem personalizados, certo? Acabei de rolar para baixo e podemos ver que, abaixo do nome do evento, já estou vendo os dados sendo coletados. Esse é o pergaminho personalizado. Quando eu clico nele, você pode ver que muitos parâmetros estão sendo enviados automaticamente. Mas também uma delas é a profundidade de rolagem, que criamos no Google Tag Manager. Então, clicando aqui, vou verificar se está enviando exatamente os valores da profundidade de rolagem que definimos no Google Tag Manager. Então, como você pode ver, está funcionando. Foi bem simples. Se você deseja aprimorar muito mais sua medição. Conheça todo esse tópico do Google Tag Manager. Esse foi apenas o exemplo de como configurá-lo. E, a partir de agora, estamos coletando todos os dados básicos para o Google Analytics. E podemos entrar diretamente na interface e descrevê-la com muito mais detalhes. 19. GA4 - configuração adicional: Ok, vamos nos aprofundar um pouco mais na configuração adicional em um site do GA, o que eu recomendo fortemente que você faça. Mas mesmo que você queira, você ainda medirá muitos dados. Portanto, a primeira coisa que eu recomendo é acessar as configurações de dados e depois a configuração da retenção de dados. O que há, por padrão, é que retenção de dados do Evan está definida para dois meses. Por favor, vá lá e mude para 14 meses. Você terá capacidade adicional de analisar um pouco mais de dados agregados. O que isso faz não significa que, se você deixar para dois meses, perderá os dados. Mas como o GA está pré-agregando muitos dados para uma análise posterior. Se você deixar para 14 meses, teremos muito mais dados que o G poderá agregar. Então, essa é a primeira coisa que eu recomendo que você faça. Troque isso de 2 a 14 meses. Basta clicar em Salvar e pronto. As outras coisas que eu recomendo mudar um pouco são entrar na configuração do fluxo de dados. Nós acabamos de criá-lo. E precisamos acessar Definir as configurações de tags aqui. Aqui estamos. Vamos esperar um pouco mais. E o que precisamos fazer aqui nas configurações é clicar para aparecer. Há duas coisas que eu gostaria de te mostrar. A primeira delas é modificar a lista de referências indesejadas. Este é especificamente muito útil para aqueles que têm sites de comércio eletrônico. Por quê? A forma como funciona é que toda vez há uma mudança de uma fonte incrível, todas as ações a seguir são atribuídas a essa fonte de tráfego. O bom exemplo é quando alguém está comprando algo em seu site , o cliente acessa um paywall. Ele paga e volta ao seu site. Se esse cenário acontecer, todas as receitas e transações estarão lá e , em seguida, atribuídas a esse paywall, que eu não acho que seja o caso que você queira ter em seus dados , porque diz: Ok, temos uma ótima fonte de tráfego que gera **** muita receita e transações e é um paywall. Provavelmente não é o caso. E exatamente por esse motivo, existe a possibilidade de excluir essas fontes de tráfego. Tudo o que você precisa fazer é clicar aqui. Selecione uma das condições aqui. Não há problema em deixá-lo como está no domínio de referência que contém. Em seguida, basta digitar o nome do paywall, por exemplo , pessoas ou qualquer outro que esteja no seu país. Então, se eu deixasse assim, clicasse em Salvar a partir desse momento, a toalha de papel seria ignorada como fonte de tráfego, e a anterior ainda seria atribuída a todas as que estão por vir transações e receitas. A segunda coisa que eu recomendo que você faça é ajustar o tempo limite da sessão ou, pelo menos, clicar lá. Temos duas coisas que podemos configurar aqui. A primeira delas é ajustar o tempo limite da sessão. Como sabemos por padrão, a sessão ou uma das condições em que uma sessão está expirando é após 30 minutos de inatividade. Isso é algo que esteve conosco durante toda a história do Universal Analytics e estamos todos acostumados com isso. Portanto, eu recomendo fortemente que você deixe como está. Ou se você teve um tempo limite de sessão diferente em sua conta do Universal Analytics, ajuste-o de acordo com ele. Então, essa é a primeira coisa e a segunda, que eu acho mais importante nesta configuração, é ajustar o cronômetro para sessões engajadas. O que é isso. Anteriormente, no Universal Analytics, estávamos familiarizados com o conceito de taxa de rejeição e saldos. O que é, será, foi uma das métricas que foi usada em muitos relatórios, em muitas análises. E estava nos dizendo quantos clientes, espectadores ou usuários visualizaram apenas uma página e depois saíram. Então, isso foi considerado uma rejeição. Ok, usuário visualizou apenas uma página e saiu com o link. Gal4 está usando um conceito diferente , mas ainda a mesma metodologia. Está mudando de limites para sessões de engajamento. das definições quando a sessão é considerada como engajada? Sim. Quando um usuário revisa pelo menos uma página, seja, pelo menos duas páginas, que é exatamente o mesmo que no Universal Analytics. Mas há mais uma condição, que também inclui o tempo gasto em seu site. Assim, você pode definir aqui, após qual janela de tempo, você pode considerar a sessão como engajada. Então, por padrão, é 10 s, o que pode ser, eu diria, um pequeno número pequeno. Portanto, eu recomendaria ajustá-la para pelo menos saber 30 ou 40 segundos para considerar a sessão como engajada, deixo isso para você. Cada site e empresa são diferentes. De qualquer forma, definitivamente 10 s é um número muito pequeno para mim. Então, vou configurá-lo para 30 s e clicar em Salvar. Então, isso é sobre o tempo limite da sessão. E a última coisa que eu gostaria de mostrar é que há mais uma opção que é Modificar evento. Como dissemos algumas vezes, o Universal Analytics era mais orientado para sessões. E o G4 é basicamente como a análise baseada em Evan. E uma coisa que está disponível aqui, que é muito boa, é chamada de modificar eventos. É algo muito semelhante aos filtros do Universal Analytics quando você está tentando substituir alguns valores em seus relatórios. Então, deixe-me mostrar o que é possível fazer lá. Vou escrever agora, mude para minha outra conta GA onde já tenho alguns dados, que estão aqui. E vou simplesmente acessar o relatório das fontes de tráfego. Não se preocupe se você não estiver familiarizado com o relatório em si, analisaremos isso. Mas, para fins deste vídeo, vou acessar a visão geral da aquisição e analisar o período de tempo um pouco mais longo, clicarei em aplicar. E o que eu quero mostrar a vocês é que, desculpe, vamos começar a aquisição de tráfego. O que eu queria te mostrar. Se eu escrever agora, mude minha dimensão padrão, que é o agrupamento de canais padrão para a fonte. Você pode ver que existem várias fontes de tráfego que chegam ao meu site. E o único exemplo que eu gostaria de mostrar é a linha número quatro, que há um tráfego de udemy.com chegando ao seu site e também do subdomínio EY learning udemy.com. Assim que possível, eu gostaria de juntar essas duas fontes em uma. Então, eu gostaria de ver apenas uma linha quando houver apenas udemy.com. Isso é possível fazer nisso, nessa configuração. Então, se eu voltar agora para o administrador, para a configuração de fluxos de dados. Aqui estamos, e eu irei para o evento Modificar. Posso criar essa condição quando G reescreverá automaticamente alguns parâmetros de acordo com as regras que configuramos. Então, deixe-me clicar aqui e eu criarei uma nova regra de modificação. Então, chame isso, que pode ser unificação de fontes da Udemy, algo assim. E se eu clicar aqui como parâmetro, que é a fonte, quero que tudo o que contém a Udemy seja exibido no relatório como udemy.com. Então, se eu quiser salvá-lo a partir desse momento, todas as fontes de tráfego que continuarão na Udemy serão mostradas na interface do GA como udemy.com. Então, isso é algo que pode ajudar você a limpar seus dados. Lembre-se de que isso não é bom. Não está funcionando retroativamente, mas somente do momento da configuração até o futuro. Isso é importante, importante lembrar. Então, sim, isso foi um pouco mais sobre o GA geral para configuração. Eu recomendo que você faça isso. 20. GA4 - configuração de meta: A próxima coisa que vamos mostrar sobre a configuração do GA antes de entrarmos na explicação da interface, nossos objetivos. Estou usando as antigas metas de nomenclatura do Google Analytics três ou Universal Analytics porque, no momento elas são chamadas de conversões no GA, pois, não importa o nome, elas ainda são as mesmas. É uma ação predefinida para a qual avaliamos o desempenho do site. Portanto, definitivamente vale a pena definir pelo menos uma meta por cada conta. Ou vamos usar a nova terminologia, que é conversão. Há três maneiras de configurá-lo. O primeiro deles é usar os chamados eventos automáticos, que são automaticamente marcados como conversões no GAL4. Há um conjunto de eventos. Deixe-me mostrar quando vou para Configure, quais são, por padrão criadas e marcadas como conversões no Google Analytics. Dependendo se seu GA para uma conta está configurado para aplicativo ou celular, que são criados automaticamente, eventos que são coincidentes ou desculpados, marcados como convergentes. Um ótimo exemplo é o evento de compra, que você, se começar a enviar ao Google Analytics para ele, ele será automaticamente marcado como convergente. Como você pode ver. Também não há nada que eu possa fazer com isso no mercado. Então, essa é uma forma de configurar algo como convergente. Cada evento que é do conjunto predefinido de eventos pode ser marcado como convergente ou será automaticamente marcado como conversão. A segunda maneira de configurá-lo é ir aos eventos nas seções de configuração em que estamos. Lá, você pode ver a lista de eventos que estou coletando em minha conta do GA. E a partir desses eventos, posso marcar qualquer um deles como mais calmo. Então, por exemplo, temos aqui o download do arquivo, se eu quiser marcá-lo a partir de agora como conversão S a partir desse momento para o futuro. Toda vez que um evento desse tipo ocorrer, ele será automaticamente contado como conversão. Lembre-se de que isso não funciona retroativamente. Todos os eventos que foram gravados anteriormente serão considerados eventos padrão somente a partir do momento da conversão do conjunto S, S. Será marcado como conversão. Então, apenas um exemplo rápido de que funciona. Se eu quiser, por exemplo, ir ao relatório de Terrific Going to traffic acquisition. E role um pouco para baixo. Se eu rolar, rolar para a direita, posso selecionar o download desse arquivo como uma conversão. Obviamente, vou ver aqui zeros porque acabei de configurá-los como conversão. Mas só para mostrar que funciona instantaneamente e você pode ver a conversão pré-selecionada do evento S. Então esse foi o segundo caso de evento já coletado. Depois, há um terceiro. E vou voltar a uma convergência, que é modificando um evento existente. E o exemplo de Bernays é se você tem alguma página específica, o que, se for visualizada, significa automaticamente que houve uma conversão. Um exemplo muito bom são as páginas de agradecimento. Deixe-me mostrar um exemplo. Vamos supor que toda vez que alguém visualizou um URL, que é uma página de agradecimento, por exemplo na minha, no meu bulbo de domínio, a retórica que a vê. Quero marcá-la como conversão. Como fazer isso? Temos que clicar em Criar evento. E temos que criar um novo. Antes de tudo, precisamos criar um nome específico dedicado para esse evento. Então, no meu caso, vamos supor que seria. Obrigada. Desculpe, página. Agora, esse, esse. Agora eu tenho que criar as condições com base nas quais tal evento será Asara, um erro de digitação mais pesado, que deveria ser assim, com base em quais condições esse evento também será automaticamente. criado no Google Analytics. Portanto, minhas condições são alterar o nome é visualização da página porque, como sabemos, o GAL4 é uma análise baseada em eventos. Então, tudo o que é ascendente é evento. Portanto, toda vez que há uma visualização de página e uma localização de página, que é o perímetro do endereço URL, por exemplo, conterá. Obrigado pelo HTML, esse é um caso hipotético, mas apenas para mostrar como configurá-lo. Então, vamos supor que eu tenha esse endereço de URL em meu site, o que para mim significa que alguém, por exemplo enviou com sucesso um formulário de contato. E estou pensando nisso. Então, se eu criar um evento desse tipo a partir de agora toda vez que essas duas condições forem atendidas, de forma que o evento Pedro tenha ocorrido, que é toda vez que a página é carregada. E também a localização da página, ou podemos dizer que o endereço URL contém, pense em HTML. O evento agradece. página também aparecerá automaticamente nos eventos que estou coletando, então vou copiá-la e deixe-me me dar um segundo , então você saberá o porquê. Então, se eu criar esse evento a partir desse momento, se tal condição ocorrer. Você pode ver aqui que o evento da página de agradecimento será enviado automaticamente ao Google Analytics. E se agora, bem, quiser criar uma nova conversão com base nesse evento, eu tenho que ir aqui para Conversões, criar um novo evento de conversão. E é por isso que decidi copiar o nome do evento, que era a página de agradecimento. Portanto, se eu clicar agora, salvar a partir desse momento, também, toda vez que um evento desse tipo for enviado ao Google Analytics também será marcado automaticamente como conversão S. Então essa foi a terceira maneira de estabelecer uma meta. Este será apenas um exemplo de como funciona até agora no Google Analytics. Portanto, existem três tipos, apenas para recapitular, que podemos coletar ou usar qualquer evento como conversão se usarmos alguns dos eventos predefinidos, que são, por exemplo comprar para, para aplicativo móvel, para medição de sites na web. O segundo caso é que, se acessarmos uma lista de eventos já coletados e marcarmos como conversão. E o terceiro é o que mostramos agora, que está criando o evento com base no evento existente atualmente. Então, era, por exemplo, uma página de agradecimento. Então, esses são três exemplos de como configurá-lo. O que é importante lembrar é que, se compararmos a forma como as metas ou conversões foram contabilizadas no Google Analytics, três, ou a chamada análise universal, e GA para adiar a regra. no GA, três guerras em que cada conversão podia ser contada, contadas no máximo uma vez por sessão. Portanto, mesmo que, por exemplo, alguém baixe cinco arquivos, que é um evento de download de arquivos no Universal Analytics, isso será contado apenas uma vez por sessão com conversão, enquanto no GAL4, a conversão é contado toda vez que o evento ocorre. Então, se for o mesmo caso, alguém baixará cinco arquivos. Também teremos contado cinco conversões no GA para, então vale a pena lembrar isso. Portanto, não tente comparar o volume total de convergência em G3 e G4 porque ele pode ser diferente e pode diferir bastante, dependendo do tipo de conversão. Então foi isso. 21. _006Filtragem e classificação: Outra técnica básica, como trabalhar com dados no GA quatro, é a capacidade filtrá-los e, em seguida, ordenar ou classificar os dados na tabela de acordo com qualquer métrica que você desejar. Então, a maneira de filtrar os dados é usando essa guia de pesquisa, onde podemos digitar praticamente qualquer coisa e, em seguida, pressionar enter e esperar o que acontece. Então, a forma como funciona é que, se, por exemplo, digitarmos aqui GO O e pressionar enter, ela pré-filtrará a tabela por todas as linhas que contêm, e eu enfatizo a palavra que contém a entrada do termo de pesquisa. É assim que funciona. Muito simples Até agora, não temos a capacidade de filtrar de uma forma que filtraríamos apenas as linhas que começam ou terminam em um determinado termo de pesquisa. Por enquanto, ele funciona apenas de uma forma que podemos filtrar com a condição que contém. Da mesma forma, funciona se adicionarmos uma dimensão secundária. Se eu usar o mesmo caso da dica anterior e adicionar aqui um país de dimensão secundária, e quando eu usar a pesquisa, funciona que ela nos deixe ou retorne as linhas que contêm em pelo menos uma dessas linhas, ou desculpe, em uma das dimensões, o termo de pesquisa. Então, deixe-me escrever aqui, por exemplo, GUU, como tínhamos lá Teremos todas as linhas contendo o Google, sejam orgânicas ou CPC, ou se eu digitar aqui agora unidas, você pode ver que o que eu insiro aqui está pesquisando entre essas duas dimensões No momento, enquanto eu digito a fita aqui United, podemos ver esse pré-filtro como as linhas contendo United, que provavelmente seriam apenas Estados Unidos e Emirados Árabes Unidos Mas acho que você entende a lógica. É assim que a filtragem funciona. Não temos a capacidade de filtrar somente a dimensão primária ou secundária, nem a capacidade de filtrar por qualquer outra condição além da contida na condição. É assim que a filtragem funciona. Se eu for agora para o segundo artigo, quero mostrar a vocês, que é sobre classificação Deixe-me cancelar o filtro aqui, para que tenhamos apenas uma dimensão para mostrar melhor como ele funciona. A forma como funciona no relatório padrão é que cada relatório é classificado pela primeira métrica, que é aqui, neste caso, sessões E a forma como ele foi classificado é assinada por essa pequena seta, que está mostrando, o relatório é classificado pelo volume de sessões Se quisermos classificar o relatório por qualquer outra métrica, basta clicar ou passar o mouse sobre a métrica. Queremos classificar a e clicar nela Se esperarmos por um ou dois segundos, agora podemos ver, então todo o relatório agora é classificado pela taxa média de engajamento Da mesma forma, posso clicar por sessão de engajamento. Se eu quiser ordenar de forma descendente, preciso clicar novamente nessa seta E você pode ver que está varrido agora, então está sendo exibido. Agora, o relatório é classificado pelas sessões engajadas e os canais são ordenados por aquele com o menor volume de sessões para o maior Então, essa é outra coisa bem simples, mas muito boa de fazer. E outro dos recursos básicos das interfaces GA, e agradeço ao Google por isso. Isso é algo que eu realmente gostaria. Se você simplesmente passar o mouse sobre qualquer métrica e esperar alguns segundos, há uma ótima dica de ferramenta explicando o que realmente a métrica significa Por exemplo, se eu for à sessão de engajamento, posso ver há uma boa explicação e, às vezes, até mesmo fonte de informações adicionais na qual podemos simplesmente clicar. E então você tem uma ajuda analítica bastante ampla. Você pode simplesmente ler os detalhes sobre a métrica examinada. Então, novamente, isso é algo muito bom de usar. E a última coisa que vou mostrar neste vídeo é a capacidade de também filtrar o relatório especificamente quando queremos examinar alguns eventos. O que são eventos é algo que já descrevemos brevemente, e também abordaremos isso no restante do curso. Mas por que isso é importante é que, na maioria dos casos, quando examinamos alguma fonte de tráfego, queremos examiná-la em direção a algum evento importante ou formalmente a algo que chamamos de conversão E como funciona aqui é que finalmente podemos ver também a taxa de conversão, que é o nome anterior, e agora é chamada de taxa de eventos semelhantes. Então, isso é algo que levou anos, novamente, para ser lançado, mas finalmente chegou. Então, como trabalhar com isso. Se usarmos um evento específico como uma conversão, ou seja, algo como a ação esperada de nossos usuários, queremos ver uma taxa de conversão. Como é calculado, é algo que é explicado mais adiante no curso. Mas quero mostrar a você que essa coisa básica, como filtrar apenas por um determinado evento importante e ver a taxa de conversão. Desculpe, ainda não estou acostumada a usá-la como a taxa de eventos principais, mas é bem simples. Eu só preciso clicar nesse menu suspenso e selecionar para qual evento ou às vezes pode ser chamado como a ação. Quero calcular as taxas de conversão. Vamos supor que, neste caso, a loja de mercadorias do Google seja na verdade uma loja E Quero ver o desempenho de determinadas fontes de tráfego quando se trata da compra. Vou clicar aqui na compra. Se eu esperar por um ou dois segundos, posso ver que essa coluna, essa métrica, taxa de eventos chave da sessão foi calculada para apenas um evento específico, que neste caso é a compra. Agora posso comparar as fontes de tráfego pela taxa de eventos chave de sucessão, e podemos ver que ela difere bastante Novamente, no momento, estamos mostrando apenas como usar a interface. Sim, foi isso. 22. GA4 - UA vs. GA4: Ok, deixe-me descrever as principais diferenças entre o Universal Analytics e o novíssimo GA4GH, Google Analytics , pois se houvesse uma frase que eu deveria explicar, seria algo assim. Tudo mudou. Para aqueles que já tentaram explorar a interface, definitivamente notaram que ela tem uma aparência completamente diferente. Provavelmente não é tão fácil acessar os relatórios com os quais você está acostumado. Deixe-me explicar você. Por que é? Então, temos que começar com algo chamado Modelo de Dados. É o conjunto de regras com base nas quais os dados estão sendo coletados no banco de dados e, em seguida, na forma como a interface está sendo organizada. Então, ao analisar o Universal Analytics, muitos tipos estávamos coletando muitos tipos diferentes. Então, havia algo que costumávamos chamar de visualização de página. Então, pode haver uma transação de interação de mídia social, por exemplo, van den . Alguns eventos que foram enviados automaticamente para o Google Analytics, como o tempo ou exceção do usuário, ou no caso de medir um aplicativo móvel, um aplicativo ou uma visualização de tela. Ao analisar o GAL4, tudo o que existe é um evento que pode ter parâmetros específicos. Portanto, essa é a principal mudança no modelo de dados. Se mostraremos isso um pouco mais de detalhes no próximo slide, é assim que funciona ou costumava funcionar no Universal Analytics. Tínhamos algo que chamávamos de usuário. E o usuário estava fazendo interações diferentes, como dissemos, por exemplo, visualização de página, que foi atingida, então poderia ser a interação nas redes sociais que também foi um sucesso. Então, por exemplo, é para o evento do carrinho. Com base em certas regras. Esses acessos, eventos ou quaisquer outros tipos de ocorrências estavam enviando foram então encapsulados em algo chamado sessão. Havia três regras após as quais uma sessão poderia expirar, por exemplo após 30 minutos de inatividade quando a fonte de tráfego a alterava ou se você a data mudasse. Então, se você estava explorando o site por volta da meia-noite, o primeiro acerto depois meia-noite iniciava automaticamente uma nova sessão. Em seguida, pode haver outra sessão para um usuário específico que começou com o evento de checkout, por exemplo, outra visualização de página que foi atingida e, em seguida, uma transação que também foi essa. Então foi assim que a interface também foi organizada, se você se lembra, tudo gira em torno das sessões, certo? Até mesmo algumas métricas têm algo chamado sessão como nome, como uma sessão com sessão avançada com transação e assim por diante. Então, foi assim que foi organizado no Universal Analytics. Já se procurarmos no Google Analytics, como dissemos, tudo é um evento lá. Então, se eu vou tirar o mesmo cronograma das interações, agora, eu até tenho algo como é chamado, um início de sessão, que é enviado automaticamente para o GAL4 e também é um evento. Então temos um quarto que é uma mídia social avançada, que é um carro para dois carros, que é evento, Checkout, que é evento, e assim por diante, para ter exatamente a mesma precisão comparando essas duas visões, Universal Analytics e o j for i deveriam ter aqui mais um evento de início de sessão, que deveria estar exatamente aqui entre Adicionar ao carrinho e o evento de finalização da compra, que neste caso está aqui. Então, essa é a aparência do ponto de vista do modelo de dados. E é por isso que a interface também parece completamente diferente. Já no Universal Analytics tudo estava organizado em torno das sessões. Aqui, é muito mais organizado em torno do usuário e dos eventos. Portanto, é uma análise mais centrada no usuário. Isso não significa que as sessões em si tenham desaparecido do GAL4. Eles ainda estão lá, mas não são tão promovidos quanto estavam no Universal Analytics. Então, espero que isso dê um pouco mais de perspectiva. Por que é assim? E descreveremos a interface mais detalhes nos próximos vídeos. 23. GA4 - formulário gratuito: Portanto, já sabemos como funciona com o relatório padrão no Google Analytics para interface. E agora, na minha opinião, vamos abordar a parte mais interessante, que é sobre relatórios personalizados, o que precisamos fazer é ir até essa parte de exploração. Então, deixe-me clicar aqui. E o que podemos ver há algumas opções para criar o primeiro novo relatório de exploração. Podemos ver que podemos começar completamente do zero. Ou podemos usar um desses tipos predefinidos de relatórios ou técnicas, como são chamados de forma livre, explicação final, exploração do que sobreposição de segmentos, exploração coorte e perda de usuário por toda a vida. Nós os cobriremos um por um. Então, deixe-me começar com o primeiro. Podemos usar o formulário livre. Você não precisa começar com uma em branco, porque a primeira etapa que você precisa fazer é selecionar o tipo de técnica que deseja usar. Então, deixe-me começar com um formulário livre. Como você pode ver, parece bastante complicado ou, e isso é complicado, mas com muitas opções que podemos fazer aqui. Para aqueles que estão familiarizados com relatórios personalizados no Google Analytics. Isso é algo que funciona de forma muito semelhante com algumas melhorias. Se você selecionar qualquer uma dessas opções predefinidas, o Google mostra automaticamente a aparência de um relatório. Portanto, nesse caso, vemos categoria do dispositivo com a divisão da cidade e, em seguida, a métrica dos usuários ativos. Primeiro, removeremos todas as dimensões e métricas que temos aqui. E estamos prestes a mostrar como essa técnica de forma livre e como construí-la do zero. Então, deixe-me primeiro remover tudo o que temos lá, todas as colunas, todos os valores. Portanto, temos um relatório em branco sobre como funciona. Temos que começar pela esquerda. Em primeiro lugar, podemos nomear relatórios de alguma forma. Então, vou nomear esse relatório de teste aqui. Selecionamos a data. Eu acho que isso é bem simples. Então, temos aqui segmentos. Isso é algo que basicamente tem o nome exatamente como era no Universal Analytics, ou podemos chamá-lo de comparação aqui. Então, isso é algo que podemos selecionar aqui. E então temos dimensões e métricas. Por padrão, existem algumas dimensões selecionadas, métricas, se quisermos adicionar qualquer outra dimensão, exceto as que já estão disponíveis aqui Precisamos clicar em mais. E podemos selecioná-los rolando ou podemos usar esse mecanismo de pesquisa aqui. Então, deixe-me, por exemplo, eles são como um sistema operacional. Só para mostrar que funciona, clicarei em importar e, em seguida, o sistema operacional aparecerá aqui. É assim que funciona. Primeiro, precisamos editar aqui e depois começar a usá-los nos relatórios. Exatamente da mesma forma que funcionou com métricas. Então, se eu clicar aqui, vejo todas as métricas disponíveis. Então eu posso escolher qualquer uma delas. Então, por exemplo, deixe-me pesquisar no Google o total de usuários apenas para mostrar um exemplo muito simples. E deixe-me adicionar, na verdade, mais uma dimensão, que é a mídia de origem da sessão. Desculpe, vou procurá-lo assim. Podemos ver que ouvimos um meio de origem e, definitivamente, temos aqui o meio de origem das sessões. Desculpe, desculpe, desculpe, desculpe. Aqui está. Portanto, sempre que você quiser ver os números comparáveis ao Universal Analytics ou à lógica usada para funcionar como o Universal Analytics em relação às fontes de tráfego, eu sempre recomendo que você use isso sessão perfeita. Até agora, ele funciona de forma um pouco diferente no GAL4 com a mídia de origem padrão. Então, novamente, enfatize que use o meio de origem das sessões , a sessão, o agrupamento padrão e assim por diante. Então, deixe-me adicionar também este. Então, aqui estamos. Agora, como funciona. Nós pré-selecionamos a forma livre da técnica. É possível alterá-lo para qualquer outro. Então, para os fins deste vídeo, deixe-o de forma livre. Em seguida, podemos selecionar os vários tipos de regionalização, como a tabela que mostraremos e o gráfico de linhas. E há mais alguns deles, mas não são muito úteis. Então, a tabela e o gráfico de linhas são algo que já pode ser usado. Como funciona agora, temos comparações de segmentos se você já quiser adicionar um segmento, mas podemos pular essa etapa por enquanto, estamos prestes a criar um relatório simples e como começar com ele. Podemos selecionar linhas e colunas e o relatório começará a ser criado. Então, deixe-me começar com um relatório simples em que, nas linhas, eu gostaria de ver uma categoria de dispositivo que podemos editar , clicando duas vezes nela ou arrastando e soltando manualmente. Então, deixe-me clicar duas vezes nele automaticamente. Entenda que é uma fileira. Se esperarmos um segundo, deveríamos ver, começar a ver lá. Então, agora temos que esperar por uma métrica. Vamos adicionar. O primeiro método , que é o total de usuários. Novamente, eu posso arrastar e soltar. Vou mostrar que também funciona dessa maneira e adicionarei sua métrica. E eu posso ver que ele já começou a aparecer. Então, por exemplo, vamos também adicionar as transações, já que estamos na loja de mercadorias do GA, onde as transações estão sendo coletadas como um evento. Então, deixe-me adicionar também transações e agora estou começando a ver mais e mais colunas. Se eu, por exemplo, também gostaria de adicionar outra dimensão, posso fazer isso. Novamente. Vamos usar o clique duplo agora mesmo. Se eu fizer isso, ele automaticamente gastará o relatório. O relatório do motor de Londres para, na verdade, duas dimensões. Vou cancelar essa dimensão agora para mostrar o que também é possível fazer lá. Então, deixe-me minimizar isso. E o que temos aqui? Até agora, é uma tabela simples. Você pode ver que o volume total de transações de usuários pode ser classificado por crescente ou decrescente ou o que quiser, também pelo volume de transações. Agora, o que vemos agora é uma tabela simples, mas também funcionando como um gráfico de barras mostrando isso, essa barra aqui. Não é muito útil, pois acho que o número em si funciona muito, muito melhor aqui. Então essa é a tabela simples que podemos criar. Podemos jogar com basicamente muitas dimensões e métricas disponíveis lá, mas você também pode alterar aqui a visualização do tipo de célula. O que é agora, temos um gráfico de barras, como eu disse, que representa visualmente os valores que vemos aqui. Podemos alterá-lo apenas em texto simples, se quisermos, e só vemos os números em si. Ou também podemos mudar para um mapa de calor, no qual vamos colorir Mostre o mais alto, maior que o mais baixo, o mais baixo mais cedo. Por isso, vou deixar aqui apenas texto simples, por causa deste relatório. Então, essa é a coisa muito simples que podemos fazer. Outra opção disponível aqui é sobre filtros. O que existe? Podemos pré-filtrar o relatório que estamos analisando. Então, deixe-me mostrar o que quero dizer, por exemplo, no momento, todos os usuários acessam um site e todas as transações. O que é possível fazer aqui é, por exemplo, pré-filtrar isso, por exemplo, que a mídia de origem das sessões. Agora eu posso selecionar condições, posso conter, por exemplo e agora selecionar a expressão. Deixe-me clicar no Google Organic. E se eu clicar em Aplicar, esperamos um segundo e definitivamente veremos número menor de usuários e transações. Portanto, isso já está pré-filtrado apenas para condições específicas. Então é isso que podemos construir. Definitivamente, também podemos adicionar mais métricas e mais dimensões, se quisermos, se fizer sentido. E a segunda coisa que eu queria mostrar a vocês sobre esse relatório de formato livre antes de nos aprofundarmos é sobre os tipos de visualização. Como eu disse, existem mais deles apenas para mostrar como o gráfico de rosquinhas funciona. Não é muito útil, certo? Porque não está nos mostrando nem os valores absolutos, nem a linha de tendência. Mas o que eu uso de tempos em tempos é um gráfico de linhas que me mostra como os números estão evoluindo com o tempo. Então, se eu mudar para isso, eu tinha minha dimensão, que era Categorias de dispositivos. E agora podemos ver o total de usuários por cada dimensão, que é a categoria de dispositivo aqui. Então, isso é algo que podemos fazer. Também podemos, como nos casos de relatórios padrão, usar a comparação de datas ou adicionar segmentos, se quisermos. Então, por exemplo se eu adicionasse que há mais tráfego lá, o gráfico mudaria um pouco. Só temos que esperar um ou dois segundos até que esteja carregado. E, no momento, ele está mostrando apenas os dados do tráfego pago. Então, é basicamente filtrado automaticamente e gratuitamente apenas por quatro batidas. Fantástico. Posso cancelá-lo agora mesmo e voltar aos números de milhares em vez de, em vez de unidades. Então é isso. Vou voltar à mesa e fazer uma rápida recapitulação deste relatório. Entraremos em mais detalhes nos próximos exemplos. Então, é assim que podemos controlá-lo adicionando dimensões que primeiro precisamos adicionar manualmente aqui. Faça também com as métricas. Podemos selecionar o tipo de visualização que queremos. E então, clicando duas vezes ou arrastando e soltando, podemos criar um relatório personalizado com os dados que desejamos ver. Também podemos pré-filtrá-los com base na condição que, neste caso, é meio de origem contendo o Google Organic. E podemos mudar o tipo da célula do gráfico de barras para texto simples ou para mapa de calor. Portanto, este é o exemplo de um relatório muito básico e dos controles disponíveis aqui. 24. GA4 - taxa de conversão: Ok, vamos fazer um pouco de teoria sobre a taxa de conversão no Google Analytics, pois há uma mudança em comparação com o Universal Analytics, o que significa que nós, em vez de uma taxa de conversão ou um cálculo da taxa de conversão, para ser mais preciso, temos dois deles. É a taxa de conversão da sessão e a taxa de conversão do usuário. Deixe-me ilustrar que dois exemplos foram a diferença e como o cálculo exato funciona. Então, vamos supor que temos um usuário a que faz sessões. No primeiro, faz dois eventos de conversão. No segundo, não há nenhum evento de conversão. Em seguida, temos o usuário B, que tem um conjunto diferente de sessões. No primeiro, não há nenhum evento de conversão , como podemos ver. E depois, no segundo, há um evento de conversão. Portanto, temos dois usuários para sessões, três, convergência. E vamos dar uma olhada em como o cálculo funciona aqui. Na verdade, parece assim. É o volume de sessões com conversão e repito que é o volume de sessões com conversão. Portanto, temos a primeira sessão com a conversão. Na verdade, existem dois, mas é basicamente uma contagem binária. Então, se a decisão teve conversão, ela é marcada como aquela com conversão. E então temos o segundo também com a conversão. Então, se fizermos o cálculo agora, o volume de sessões com conversão é dois dividido pelo volume total de sessões, que é quatro. E temos 50% agora. Portanto, é óbvio que, se esses usuários tivessem mais sessões sem convergência , a taxa de conversão diminuiria. Então esse é o primeiro cálculo. Depois, há uma segunda taxa de conversão, chamada de taxa de conversão do usuário. E isso funciona de forma diferente. Temos exatamente o mesmo grupo de interações e também temos apenas com os usuários. Mas o cálculo funciona como o volume de usuários que fizeram a conversão. Repito o volume de usuários que fizeram a conversão. Então, nesse caso, os dois fizeram pelo menos uma conversão. É por isso que temos dois no nominador e também dois no denominador. Então, dividimos em como volume de usuários que tiveram pelo menos uma conversão dividido pelo volume total de usuários. Portanto, nesse caso, não importa quantas sessões mais esses dois usuários façam, a taxa de conversão de usuários ainda seria de 100 por cento, porque cada um deles foi feito em pelo menos uma conversão. Então, essas são as diferenças. Funciona de forma diferente do Google Analytics e do Universal Analytics, é por isso que explique isso especificamente. E agora vamos dar uma olhada onde encontrar a taxa de conversão na interface GAL4. 25. GA4 - taxa de conversão na interface: Tudo bem, como agora sabemos a definição precisa da luz de conversão de usuário e sessão, vamos dar uma olhada onde encontrá-la no Google Analytics. Até o momento, ele não está disponível em nenhum relatório padrão. E a única maneira de vê-lo e acessá-lo é no personalizado. Então, precisamos ir até a parte Explorar, onde podemos criar um relatório personalizado. E para fins deste vídeo, vamos escolher o formato livre. Então esse é o que nós já sabemos como fazer isso. Deixe-me limpar isso para começarmos do zero e aqui estamos. Temos um relatório limpo. Como fazer isso? Primeiro de tudo, precisamos de alguma dimensão, então vou usar a minha favorita, que é a categoria de dispositivo. Ao clicar duas vezes nele. Estamos aqui e, como sabemos como usar esse relatório, estamos adicionando aqui as novas métricas, então adicionaremos as duas aqui. Então, deixe-me ver e ouvir essa taxa de conversão de sessão, taxa de conversão do usuário final. Eu tenho que importá-lo primeiro e, na verdade, adiciono mais duas métricas aqui. Em primeiro lugar, gostaria de ver o volume de transações em vez de adicionar aqui a taxa de conversão da sessão e a taxa de conversão do usuário. E também adicionarei aqui mais uma métrica que é o total de usuários. Só para ter relatórios um pouco mais extensos. Então, total de usuários, adicionarei este aqui também. Então aqui está. E agora, pela primeira vez, podemos ver a sessão e usar nossa taxa de conversão. Deixe-me minimizar as configurações e variáveis de tipo. Então, vemos o relatório maior aqui. O que vemos aqui? É a taxa de conversão da sessão e o usuário O'Connor, mas há algumas coisas que vale a pena conhecer. Em primeiro lugar, até agora, ele funciona de uma forma que não podemos filtrar apenas uma conversão específica para qual você deseja ver a taxa de conversão. Então, o que significa se agora tivermos, por exemplo, marcado como conversão, por exemplo primeira visita ou download de qualquer arquivo ou vários eventos? A taxa de conversão é calculada como a soma de todas as conversões que ocorreram. É por isso que vemos essa alta taxa de conversão, 50, quase 60% para a taxa convergente da sessão e quase 90% para a taxa de conversão do usuário. Portanto, não é possível fazer nenhuma análise quando se trata de ver conversão específica em que estamos interessados. Portanto, não é muito útil até agora, mas é assim que funciona agora. E a única maneira de acessá-lo é como acabamos de mostrar em um relatório personalizado. Portanto, lembre-se de que não podemos fazer muita coisa com isso agora, mas espero que, no futuro, seja mais flexível. Assim, poderemos selecionar somente a conversão na qual estamos interessados e vê-la em um relatório. Porque, como você pode ver, taxa de conversão de 60% é algo que talvez desejemos, mas definitivamente não é realidade e agora sabemos o motivo. Por que é assim 26. GA4 - exploração de funis: Ok, outro relatório de exploração disponível no Google Analytics para é chamado de exploração de funil. Então, novamente, estamos na seção Explorar no J4 e essa é a que vamos ver, pois espero que fique claro pelo nome que se trata de funis. Para aqueles que estão brincando com funis no Universal Analytics, você sabe, era um pouco rígido. Isso significa que só vemos qualquer funil se criarmos uma meta específica chamada funil. E então pudemos ver qual era a taxa de abandono entre qualquer outra etapa que acabamos de criar no funil? Aqui no Google Analytics, para sua atualização, isso significa que somos capazes de criar um funil retroativamente. que significa que podemos selecionar qualquer conjunto de condições pelas quais esperamos que os usuários fluam e, em seguida, ver qual foi o abandono entre cada outra etapa e também para ver o que aconteceu com esses usuários. Exatamente como no caso da forma livre. Se você clicar no funil, explorando como eu fiz, você verá um relatório já preparado do Google. Eu quero começar do zero. Então, deixe-me limpar todas as etapas aqui clicando no eixo ali, bem como em um detalhamento. Então, temos uma folha em branco aqui. Do jeito que funciona, já sabemos que tudo o que queremos adicionar ao toque em Configurações deve ser adicionado às dimensões e métricas do segmento, que são chamadas de variáveis aqui. Então, vamos começar com o começo. O que temos aqui. O mais importante aqui é criar etapas pelas quais queremos ver qual foi o fluxo forma positiva e também taxa de abandono de forma negativa. Então, deixe-me mostrar como usar esse tipo de relatório, bem como criar o primeiro relatório final. Então, clicando aqui, precisamos primeiro definir o nome da etapa e , em seguida, definir as condições pelas quais basicamente definimos quem ou quantos usuários serão contados em cada etapa. Então, deixe-me fazer o primeiro, que é muito simples. Eu gostaria de ver quantos usuários chegaram à página da categoria. Estou chamando-a de página de categoria ou deixe-me renomeá-la, talvez como uma página de exibição da categoria. Agora estou afirmando uma condição e, como sabemos, tudo no GE quatro é agora um evento. Então, estou selecionando um dos eventos aqui. E, como você pode ver, há muitos deles porque são uma implementação um pouco avançada do Google Analytics, pois o evento que estou procurando é visualizar a lista de itens. Lembre-se de que isso não é algo rastreado por padrão no Google Analytics. E isso requer configuração adicional no Gerenciador de tags do Google ou requer configuração do seu desenvolvedor. Mas, por causa deste vídeo, estou mostrando o que já está disponível na conta do Google Analytics para mercadorias. Então, somos uma lista de nomes de itens. Essa é a primeira condição. Se quisermos especificar de alguma forma a etapa mais, podemos adicionar alguns parâmetros aqui, como, por exemplo apenas usuários dos Estados Unidos ou somente usuários que vêm em dispositivos móveis. Então, isso é o que podemos fazer aqui. Ou se essa for a etapa em que várias condições podem ser atendidas, podemos adicionar aqui também outra condição. Então, por exemplo, eu gostaria de ver abusadores que visualizaram a página da categoria ou a página de detalhes do produto. Eu poderia acrescentar aqui outra condição. Eu não quero fazer isso apenas mostrando a você. Ou podemos adicionar outra condição aqui, o que significaria que ambas as condições selecionamos aqui são uma combinação da etapa total. Então isso é, isso é o que é possível fazer. Vou deixar em branco porque mostraremos como interagir com o relatório. Então esse é o primeiro passo. Outra etapa podem ser os usuários que visualizaram a página de detalhes do produto. Estou apenas tentando mostrar o fluxo normal de usuários por meio do site de comércio eletrônico, que novamente neste caso é evento, que é chamado de item de visualização. É esse. Então, esta é a segunda etapa. E o terceiro que eu gosto de adicionar são usuários que adicionaram produtos ao cartão, então eu vou nomeá-lo, ele é editado no carrinho e o nome do evento neste caso, está em dois cartões, então eu não precisei filtre isso. Então, essa é a configuração básica. Há mais algumas opções. Se quisermos adicionar de alguma forma também há uma dimensão de tempo, o que significa que queremos que a próxima etapa ocorra dentro de algum período de tempo. Podemos fazer isso clicando aqui e selecionando-o. E selecione Depois de quanto tempo isso deve acontecer. Se fizer sentido para você, fique à vontade para usá-lo. Então, temos outra opção aqui, que é indireta ou diretamente seguida por. Então, novamente, essa é outra especificação que podemos fazer. Indiretamente significa que pode haver qualquer outra interação entre essas duas etapas. E isso não precisa acontecer exatamente nessa sequência. Então é isso que está fazendo. Para aqueles que estão jogando com o Universal Analytics, é uma configuração bastante semelhante à dos segmentos de sequência que estávamos criando. Ali. Portanto, ele também pode copiar a etapa ou removê-la clicando nesses três botões verticais, assim como podemos adicionar a etapa acima ou abaixo se decidirmos enriquecê-la. Então, essa é a configuração muito básica. Então, deixe-me clicar em Aplicar para ver o que acontecerá aqui. E espere um ou dois segundos. Aqui estamos. Então, agora podemos ver como é o funil, como nos orientar nele. Deixe-me minimizar o toque em Configurações e variáveis. Então, temos um Morris Bezier, como ele funciona. Toda vez que passamos o mouse sobre uma etapa específica, ela nos mostra quantos usuários chegaram à etapa específica. Portanto, nesse caso, podemos ver que 42.000 usuários visualizaram página da categoria e 21.000 deles chegaram à página de detalhes do produto. Então, como podemos ver, todas essas porcentagens aqui nos mostram que uma foi a taxa de sucesso da etapa anterior. Então é isso. E se analisarmos, por exemplo a adição ao carrinho ou o volume de usuários que editam pelo menos um cartão produtivo. Podemos ver que foram 8,3 mil, o que representa 40 por cento dos 21 mil que chegaram lá. Portanto, lembre-se de que as porcentagens que vemos aqui são a taxa de conclusão ou a taxa de sucesso da etapa anterior. Os números abaixo dos gráficos são, é a taxa de abandono. É revelador, nos diz quantos usuários não passaram para a próxima etapa. Então é assim que funciona. Também está nas porcentagens aqui, então podemos ver que 50 por cento não chegaram à página de detalhes do produto. E 13.000 desses, 21 não chegaram ao Add to Cart. Então é assim que funciona ou essa é a configuração básica. Podemos nos dizer se é bom ou ruim. O que é importante. Essa configuração em si não nos diz muito, certo? Porque queremos ver alguma comparação. Então, se eu voltar agora às configurações do aplicativo, vamos adicionar lá e também variáveis. Vamos adicionar um pouco de detalhamento. Então, nesse caso, deixe-me usar minhas 11 dimensões favoritas, que é a categoria do dispositivo. Então, vou arrastá-lo e soltá-lo aqui para ver o detalhamento lá. E aqui estamos agora, os números totais não mudaram. Mas o que vemos aqui na tabela? Minimizar pelo menos uma delas, é ver qual foi o fluxo em uma divisão por categorias de dispositivos. Assim, podemos ver qual é a taxa de conclusão de todas as principais categorias de dispositivos, que são três delas, eu diria que é a smart TV para celular e tablet, como você pode ver, há apenas dois usuários. Mas, de qualquer forma, podemos ver qual é a taxa de conclusão e podemos ver que ela difere muito. Então, o que isso pode nos dizer é basicamente pode haver algum problema ao comparar a taxa de conclusão em computadores e dispositivos móveis. É claro que isso requer uma análise mais aprofundada, mas essa é apenas uma primeira visão para identificar onde o problema potencial pode estar no fluxo de usuários em dispositivos móveis. Então, isso é algo que podemos facilmente fazer aqui. Outra coisa disponível aqui é a filtragem. Isso foi introduzido recentemente e é ótimo, deixe-me mostrar o que ele faz. Novamente, se quisermos filtrar por qualquer dimensão, primeiro precisamos tê-la aqui. Então, para fins do relatório, adicionarei uma categoria de dispositivo aqui. E vou filtrar algumas condições que eu gostaria que fossem aplicadas no relatório. Então, deixe-me usar um desses operadores aqui, que eu diria Contém. E eu só gostaria de ver os dados e o gráfico para dispositivos móveis, ou seja , ao fazer isso, clicarei em Aplicar. Agora, tanto o relatório quanto o gráfico serão filtrados somente e somente para dispositivos móveis. Portanto, é mais fácil explorá-lo e ver o gráfico de um filtro específico que acabamos de fazer. Então, isso é outra coisa que podemos fazer aqui. Se, por algum motivo, fizer sentido aumentar ou diminuir o zoom, você pode fazer isso, mas lembre-se de que essa onda está dizendo que o tamanho do gráfico não é recomendado, não é respondendo aos números que vemos aqui. Portanto, tenha isso em mente. Você pode diminuir o zoom e depois voltar e ver o, à direita, eu odeio o gráfico. Então, isso é outra coisa que é filtrar. E depois, outra grande coisa. Deixe-me limpar o filtro, aqui está a próxima ação, disponibilidade aqui, o que ele faz é mostrar exatamente no exemplo. Então, é muito mais fácil de entender. Antes de tudo, tenho que adicionar a dimensão deles, que eu gostaria de ver aqui, que no meu caso seria o caminho da página. Então, novamente, eu tenho que ir lá. Vamos usar, por exemplo, este, banho de praia e string de consulta, e ele o importará aqui e o usará aqui. Seção de lanches. No primeiro lado, nada vai acontecer com, com um funil que temos aqui. Mas se passarmos o mouse aqui, poderemos ver qual foi exatamente a próxima ação. Então, nesse caso, podemos ver que de 42.000 usuários e as cinco principais ações seguintes foram a número um, não foi a próxima ação. Isso significa que o usuário acabou de abandonar o site e a sessão terminou. Lá, podemos ver outros cinco endereços de URL para os quais os usuários foram. Ele pode nos dizer se, se formos um relatório desse tipo, se configurado corretamente, pode nos dizer se não há algum loop no qual os usuários estejam constantemente fazendo um loop, sem passar para a próxima etapa. Então, isso é outra grande coisa disponível aqui, chamada de próxima ação. Então, por enquanto, só podemos usar o evento e algumas das dimensões do Page Path. Espero que isso mude no futuro, mas é assim que funciona e é isso que podemos ver aqui. Novamente, vou cancelar isso. E há outra coisa que podemos ver aqui, que é uma comparação de segmentos. Podemos simplesmente comparar segmentos em relação a esse relatório. Deixe-me mostrar como isso funciona. Uma das variáveis aqui são os segmentos, o que espero que todos conheçamos. É apenas um subconjunto dos dados que estamos analisando. Até agora, estamos analisando todos os dados. Então, se quisermos apenas, por exemplo ver tráfego direto, eu o levarei aqui. E também comparado, por exemplo com um tráfego móvel, seu M. Veremos que o funil mudará um pouco. Isso significa que veremos agora duas linhas, ok? Espero que esteja bem claro. Agora podemos passar o mouse sobre qualquer uma dessas cores que são, que nos dizem que a azul é tráfego direto, a roxa é móvel. Bem, podemos passar o mouse aqui, ver qual foi o fluxo e comparar esses segmentos entre si, bem como ver qual também foi taxa de abandono para cada segmento que temos aqui. Então, outra disponibilidade aqui, se eu cancelar. Portanto, não temos muito disso aqui. Mas o que também vemos aqui são dois tipos de visualização. Esse é chamado de funil padrão, que é o estático, que nos diz qual foi o fluxo entre cada outra etapa. Ou também existe a possibilidade de usar um funil de tendências. É importante saber que ainda não é muito útil porque mostra apenas o número total de quantos usuários chegaram a cada etapa do tempo. O que será mais útil é ver qual foi a taxa de conclusão em vez dos números absolutos. Portanto, há alguns cenários em que isso também pode ser útil. Mas, por enquanto, também exige mais desenvolvimento do Google, para que você saiba o que ele fará no futuro. Então foi isso. Espero que esteja bem claro como usar esse relatório. É uma grande atualização em comparação com o Universal Analytics porque podemos criar funis retroativamente para a combinação de qualquer dimensão e evento que quisermos. Então foi isso. 27. GA4 - exploração de caminho: Outra nova exploração adicionada ao Google Analytics é a exploração de caminhos, você pode dizer, ok, mas isso também estava disponível no Universal Analytics. E você está certo de acordo com o relatório, tem muitas limitações e não foi muito útil. Esse tem muito mais recursos no momento e é muito mais útil. Vamos começar do básico e deixe-me mostrar como funciona. Então, clicando aqui, a exploração do caminho. Novamente, como no caso anterior, Google já nos mostrará alguns dados aqui visualizando algumas explorações de caminhos. Mas como queremos aprender , queremos começar, começar de novo, que é clicando aqui. Então, deixe-me fazer isso. E já aqui podemos ver o que podemos selecionar o ponto de partida ou o ponto final. Qual a diferença? Primeiro, selecionamos por onde queremos começar e, ao clicar, podemos ver o que aconteceu com os usuários. O que fizeram, para onde eles foram? Então, deixe-me mostrar como isso funciona. Antes de tudo, deixe-me mostrar um exemplo simples. Vou pegar o título da página e a tela aqui. E vou selecionar, por exemplo, apenas a página inicial. O que vai acontecer agora? Vou ver o que aconteceu com os usuários que chegaram à página inicial e para onde eles foram seguindo o link. Então, primeiro de tudo, posso selecionar qualquer um deles se quiser ver a contagem de eventos, que é quantos desses eventos ocorreram. Ou eu quero alterá-la para qualquer outra métrica. Então, para um único relatório, vou mudar da Contagem de Eventos para o total de usuários. Então, deixe-me arrastá-lo e soltá-lo lá. Portanto, o número deve ser um pouco menor. Sim, não é um pouco menor, mas o importante é mostrar como o relatório funciona. Então, podemos facilmente clicar em cada outra etapa e cavar cada vez mais fundo. E Sebald estava exatamente acontecendo com os usuários seguindo um caminho específico. Isso é algo que estava completamente indisponível no Universal Analytics e é muito difícil de encontrar. E podemos ir, deixe-me minimizar isso por um segundo, até dez etapas. Nível muito, muito granular. Podemos, podemos analisar isso e ver se os usuários, por exemplo, não estão em algum tipo de ciclo em que ficaram presos. Também podemos fazer algumas filtragens aqui ou alterar uma das três dimensões disponíveis para, por exemplo, nome do evento. Portanto, pode ser para cada ponto de partida , pode ser diferente. Então eu posso ver, tudo bem, em toda a página , o usuário fez uma visualização de página. Se eu clicar aqui, então o que estava acontecendo em termos de evento, que é ver promoção, primeira visita e assim por diante. No momento, estamos apenas mostrando como o relatório funciona. Então, tenha paciência comigo para obter exemplos mais concretos. E eu também posso fazer um filtro aqui. Então, ao clicar, por exemplo , aqui, eu gostaria de ver apenas quem fez isso para ver a promoção. Então, farei isso desclicando e em outros disponíveis. E clicando aqui em Aplicar. Se eu esperar por um segundo. Você pode ver que somente este está disponível se os outros estiverem agrupados em, em Mais, para que seja mais fácil orientá-los no relatório. Então, clicando, por exemplo, aqui, posso ver novamente o que aconteceu com esse caminho de página específico. Então essa foi a exploração da maconha. Se escolhermos o ponto de partida, o que eu acho mais interessante, se eu começar de novo e começar do ponto final. Isso é algo em que muitas pessoas já se interessaram anteriormente e não tinham a disponibilidade desse relatório. Então, se eu clicar aqui, quero começar, por exemplo, a partir de eventos desta vez. Deixe-me selecionar a compra como ponto final. Então, se eu vou pesquisar, comprar, aqui está. Agora eu posso, clicando, eu posso ver tudo bem, o que estava acontecendo aqui. Antes da compra. Havia um patriota. Antes da página, havia um pergaminho, e agora temos eventos, então há muitos eventos. Não é tão fácil se orientar lá. Mas se eu mudar agora do dietil do evento para a página, posso basicamente ver que, se vou esperar um segundo, basicamente ver um funil que estávamos criando em um dos vídeos anteriores. Assim, podemos ver que desses 2,2 mil usuários, a visualização da página anterior que eles visualizaram com a Confirmação de Pagamento, os demais chegaram ao método de pagamento. Ok. O que estava acontecendo conosco, desde as informações de checkout que eles fizeram até a forma de pagamento. Alguns usuários, não muitos deles, chegaram diretamente a essa etapa. O que vai acontecer aqui? Vou verificar a inflamação, depois ir até o carrinho de compras e assim por diante. Então, acho que você já está. Agora podemos ver como é fácil também criar uma espécie de relatório retroativo ou funil reverso para ver o que exatamente o usuário o criou. Desculpe, agora, em outras palavras, mas como exatamente o usuário chegou a uma compra ao ver retroativamente quais foram as etapas anteriores. Portanto, esse é um dos ótimos recursos do Google Analytics, sem dúvida. Uma das, até agora, muito poucas que eu realmente gosto. Então, sinta-se à vontade para brincar com ele e configurar, tentar procurar loops se quiser encontrar algo que esteja acontecendo constantemente de uma forma que você não esperaria que acontecesse no fluxo do usuário através do site. E eu disse Google Analytics, floresta terrestre. Portanto, sinta-se à vontade para filtrá-lo com base nas condições que são úteis para seus sites. Então é assim que a exploração do caminho funciona. Espero que você tenha gostado deste relatório. 28. GA4 - sobreposição de segmento: Outra nova técnica de exploração disponível no Google Analytics para uma sobreposição de segmentos em escala. Então, nós o encontramos na guia Explorar. E aqui está. Então, deixe-me ir direto ao assunto e explicar espero que, como provavelmente está claro pelo nome, ele nos mostre visualmente qual é a sobreposição entre até três segmentos, exatamente como no caso anterior técnicas de exploração. Além disso, aqui está disponível, por padrão, alguns conjuntos de dados. Mas queremos começar do zero. Então, deixe-me limpar este. Agora está claro e vamos continuar com isso. O que é segmento? A definição básica é que é apenas um subconjunto dos dados. Por padrão, a maioria dos relatórios mostra dados agregados. E o segmento é um conjunto simples de regras pelas quais você define apenas uma parte menor dele. Então, durante este vídeo, também mostrarei como criar um segmento simples e vamos começar diretamente com ele. A interface da técnica de exploração é praticamente a mesma. Estamos familiarizados com isso. Então, vamos começar a construir um segmento. Isso é feito clicando aqui no botão de adição. E o primeiro segmento que eu gostaria de criar é o meu favorito , baseado na categoria do dispositivo. E eu quero segmentar o tráfego de desktops, como fazer isso? É muito simples clicar aqui e pesquisar a dimensão que é a categoria do dispositivo. Você pode fazer isso selecionando na frente dessa longa lista ou usando a pesquisa, que é exatamente o que farei. E aqui está, aqui está minha dimensão. Vou adicionar um filtro. E eu só quero ver o desktop perfeito, como eu disse. Então, aqui está. Se eu clicar agora, salvar e aplicar, o primeiro balão aparecerá aqui, que me mostrará quantos usuários ativos. Desculpe, eu não nomeei. Então, deixe-me ir aqui e editar aqui. Então, também mostraremos que todos os segmentos claramente já estão salvos em seu GA. Então, isso é desktop. Fantástico. Somos, e podemos ver que durante o último mês ou nos últimos 30 dias, havia cerca de 50.000 usuários ativos. Então, este é o primeiro até agora, mas não estamos comparando nada com nada porque não há apenas um ótimo segmento, desculpe. E o segundo segmento que eu também gostaria de criar do zero em um segmento de usuários que compraram pelo menos fazem coisas. Como fazer isso? Novamente, temos que começar do zero. Não é um Sigma pré-construído. E aqui você pode ficar à vontade para clicar aqui e ver o que já está pré-construído lá. Mas, como queremos analisar profundamente os dados e entendê-los do zero, eu os construirei novamente desde o início. Portanto, esse é um segmento baseado no usuário. E como fazer isso. Desta vez, será uma espécie de segmento baseado em eventos. Tudo é um evento no Google Analytics, pois precisamos nos familiarizar com isso. E também é o tipo de segmento que eu gostaria de construir. Então, o evento que estou procurando se chama compra. E aqui está. E como parâmetro aqui, tenho que adicionar algo chamado Contagem de Eventos. Então, aqui está. É quantas vezes um determinado evento ocorreu, o que, neste caso, eu gostaria de ver todos os usuários, como eu disse, teremos comprado pelo menos para fazer compras. Portanto, a condição significa que a contagem do forno é maior que um, se eu quiser. Agora, também há uma opção de períodos de tempo, para que eu possa selecionar o que estamos analisando. Também podemos procurar apenas os usuários que compraram pelo menos duas vezes nos últimos, não sei, 2030, 50 dias ou podemos simplesmente desabilitar isso, o que, por causa deste relatório está completamente bem. Se eu clicar agora mesmo, inscreva-se. Espere um segundo. Veremos que não são muitos deles. Ok. 161. E vou chamá-lo de S, por exemplo um mais compradores. Clique, salve e aplique. Agora vamos começar a ver já dois segmentos, aqui mesmo, está comparando. E o que também vemos aqui é que todas as combinações de segmentos possíveis, se eu adicionasse mais um. Então, deixe-me fazer isso. Também adicionarei aqui, como temos tráfego de desktop, também adicionarei tráfego móvel à comparação. Ter uma mesa um pouco mais larga. Deixe-me agora minimizar essas variáveis. O que vemos aqui? Podemos ver que quase não há sobreposição entre o tráfego móvel e o de desktop. Na verdade, podemos ver alguns deles rolando um pouco para baixo. Alguns usuários também são contados para tráfego de desktop e celular, que é aqui 167. Mas o mais importante é que estamos procurando os melhores compradores, que é aquele roxo. E gostaríamos de, por exemplo, ver se há mais usuários de tráfego de computadores ou dispositivos móveis. Então, comparando com quantos do total e Wars, que foi 160, se bem me lembro. Sim, foi isso. Aqui estamos em 160. Então, comparando entre desktop e celular, podemos ver que essas duas linhas são no total de 160, mas podemos ver que há 151, que basicamente significa que todos os compradores do o que basicamente significa que todos os compradores do 1plus vêm do desktop tráfego. Isso é algo que este relatório me permite ver facilmente. Então, essa foi uma das coisas que podemos fazer aqui e também é possível detalhar aqui. Então, deixe-me mostrar, por exemplo se eu adicionar aqui a primeira mídia do usuário, isso também adicionará outra linha ao relatório. Vamos esperar por isso. Como você pode esperar. Vou ver qual é o principal canal de aquisição para cada combinação dos segmentos aqui. Então, um tipo de relatório bastante decente que já está sendo divulgado. Então, como vi no relatório anterior, a maioria dos primeiros marinheiros britânicos da OnePlus estava no desktop. Eu posso ver qual foi o principal canal pelo qual eles chegaram pela primeira vez à loja de produtos do Google. Como podemos ver, de 160, 6.103, jogo de bolo através do canal direto. E eu não conheço 30 de orgânicos, apenas um de um CPC e outros sete de referência e assim por diante. Então, isso também é possível fazer nesse relatório. Existem inúmeras oportunidades de como dividir os dados, incluindo as sobreposições de segmentos e, em seguida, demanda e a redução. É uma espécie de tabela multidimensional na qual podemos identificar facilmente os valores principais. E o que também é possível aqui, se, por algum motivo, você encontrar algo do seu interesse e quiser usar o segmento na análise posterior ou, por exemplo no Google Ads como um segmento, você pode simplesmente clicar aqui. E você pode criar outro segmento a partir de uma seleção. Portanto, ele cria automaticamente um segmento a partir das condições em que você se encontra. Então, nesse caso, são todos os usuários do desktop que compraram pelo menos duas vezes, e sua fonte de tráfego também é direta. Então, se por algum motivo isso for importante para você, agora mesmo, acabei de nomear um segmento, você pode deixá-lo como está, esse tipo de nome estranho, ou pode nomeá-lo como quiser. Portanto, se a salvarmos de agora em diante, você poderá usá-la em qualquer outra técnica de exploração que desejar. Ou se você quiser começar a segmentar o segmento, basta clicar aqui, criar o membro, a duração dos membros. Você teria que criar um novo gatilho aqui, de alguma forma, chamá-lo de S Vamos supor algo como compradores pesados. Do desktop. Aqui estou eu. Se eu clicar agora mesmo em Salvar e agora clicar em Salvar e publicar, se, se essa for minha conta pessoal, poderei começar imediatamente a ver esse segmento no Google AdWords e começar realizando campanhas sobre isso. Então, esse é um recurso muito, muito legal disponível aqui. Então, agora sabemos como criar sobreposições de segmentos. Relate também como criar um segmento do zero e identificar facilmente algo que possa ser interessante para nós. Então é assim que o relatório de sobreposição de segmentos funciona. 29. GA4 - personalização de relatórios: Tudo bem, como você provavelmente percebeu que o Google Analytics for tem muito a ver com personalizações, vamos nos aprofundar um pouco para mostrar o que é possível personalizar tudo. Tenho que admitir que, em comparação com o Universal Analytics, eles são muito mais coisas que podemos realmente personalizar. Então, deixe-me mostrar como fazer isso. Precisamos acessar qualquer relatório e para descobrir se você pode personalizar o relatório ou não, você precisa ver esse ícone no canto superior direito. Também com o nome relatório personalizado. Você precisa ter permissões suficientes para fazer isso. Portanto, nem tente conta GFR da loja de mercadorias do Google porque você, é muito improvável que tenhamos permissões suficientes lá. Então, como fazer isso? Deixe-me ir, por exemplo, ao relatório de engajamento e depois às páginas e exibido. Como você pode ver, eu tenho esse ícone aqui. Então, deixe-me clicar aqui e mostrar muitas coisas disponíveis lá. Então, primeiro de tudo, podemos personalizar esses dois gráficos que vemos lá. Então, se por algum motivo não quisermos ver o título da página e a cláusula de tela, esse gráfico de barras, basta clicar aqui e você pode ver que ele desapareceu ou salgado se não quisermos ver a linha grafe e deixe-o inteiramente na tabela em branco. Podemos fazer isso por aqui. Então, essa é a primeira coisa que podemos fazer. A segunda é que também podemos alterar as dimensões e métricas que vemos no relatório padrão. Então, se eu for para as dimensões aqui, por exemplo, eu não quero ver o título da página e a classe Scream como dimensão primária. Posso selecionar um desses e defini-lo como padrão, ou posso acrescentar que são completamente diferentes. Então, por exemplo, vamos rolar um pouco para ver o que está disponível lá. E, por exemplo estou interessado na chamada string de consulta do caminho da página, que é algo que estava ou ainda está disponível no Universal Analytics como dimensão primária. Então, deixe-me colocá-lo lá. Vou clicar aqui e defini-lo como padrão. Vou clicar em Aplicar. E também, por exemplo, vamos mudar. As métricas aparecerão lá porque não acho muito interessante ver visualizações por usuário, por exemplo, eu também não quero que a média as envolva a tempo. Vamos supor que deixaremos a contagem de eventos, mas como não tenho nenhum módulo de comércio eletrônico em meu site, também não quero ver isso, mas, por exemplo algo a que todos nós estávamos acostumados, pois tem muitos limita e requer uma compreensão profunda, que é a taxa de rejeição. Então, por exemplo, se eu quiser adicioná-lo apenas aqui e agora clicando em Aplicar, estou vendo isso aqui. Então, se eu quiser agora, clicar em Salvar e salvá-lo no relatório atual do ciclo de vida. Sim, isso é exatamente o que eu quero fazer. Mostraremos em um minuto o que essa janela pop-up significa. Estou clicando agora mesmo em Salvar. Esperando um segundo até que seja publicado. Tudo bem? Tudo bem, eles dirão isso. Se eu for correr agora, volte e os relatórios de páginas nas telas agora mesmo, deixe-me mostrar as duas primeiras conversões do DoubleClick . E depois voltando às páginas e à tela, o relatório já deve estar totalmente modificado para a forma como acabamos de criá-lo, certo? Portanto, não vemos nenhuma cobrança lá. Vemos apenas a dimensão diferente selecionamos e também a métrica é que a selecionamos. Dessa forma, podemos personalizar completamente o relatório. Nós vemos. Há mais uma coisa que eu gostaria de mostrar a vocês neste vídeo. E é quando eu vou até o Report e o peso por um segundo. Para alguns, desculpe, eu minimizo isso. Há uma biblioteca. O que ele faz, como podemos ver, ainda temos muito. Como você pode ver, você tem dois ciclos de vida aqui, o que provavelmente é uma caixa. Então, se eu vou atualizá-lo, ele não deve aparecer lá. Às vezes acontece com o Google Analytics. Então, sim, agora só estão lá. Podemos ver um grupo maior de relatórios, que é o ciclo de vida, depois há um usuário e, por exemplo, um. Instantâneos de relatórios e em tempo real. Se usarmos a biblioteca de ferramentas Then, há outro nível de personalização que podemos fazer. Podemos reordenar completamente essas guias principais ou excluí-las ou adicionar o relatório específico que desejarmos. Então, isso é algo que não estava disponível no Google Analytics ou no Universal Analytics. Então, por exemplo, se eu vou rolar aqui e, por algum motivo, eu não gostaria de ver a tag ou essa guia de tecnologia lá. Posso clicar aqui em Editar coleção abaixo do usuário. E se eu quiser removê-lo completamente daqui ou de qualquer outro, ou apenas vamos remover apenas a visão geral da tecnologia para mostrar que ele funciona. Se eu remover isso e clicar em Salvar. Novamente, esperando por um segundo, e foi definido na coleção. Então, se eu voltar agora, essa visão geral da tecnologia não deve mais aparecer lá. Então, basicamente mudamos a interface para todos os usuários. Então, isso é ótimo. Se você quiser apenas personalizar a interface de uma forma que queiramos ver apenas os dados que queremos que os usuários realmente consumam e não se confundam. Por outro lado, podemos criar basicamente qualquer relatório que quisermos e editá-lo também lá. Então, isso também é algo que eu gostaria de mostrar a vocês agora. Como fazer isso. Novamente, vou para a biblioteca e criarei um relatório personalizado, que adicionarei lá. E eu quero adicioná-lo ao noivado. Preciso criar um novo relatório, que é clicando aqui. E vamos criar um relatório detalhado. Em primeiro lugar, tenho que selecionar com base em qual relatório posso querer criá-lo. Eu posso começar em branco, mas para os propósitos deste vídeo, começarei, por exemplo , com quatro páginas e telas. Então, vamos esperar um segundo até que esteja disponível aqui. Basicamente modificando um dos relatórios existentes. Então, é uma duplicata. O que eu quero mostrar para você como podemos adicionar uma nova guia a Tap of reports maior que já existe. Então, vamos supor que eu queira deixar aí um gráfico de linhas. Eu quero ver, por exemplo eu não quero ver este aqui. Nem esse, nem esse. E eu só quero adicionar isso. Aquela com a qual estou muito familiarizado, que, por exemplo pode ser uma landing page. Então, estamos basicamente recriando o relatório das páginas de destino. Então, vou remover este. Eu vou deixar apenas isso. Vou clicar em Aplicar. Então, vamos esperar um segundo. Ok, clicando aqui, inscreva-se. E eu quero adicionar uma diferente, ok, você pode ver que ela já está mostrando em tempo real como o relatório está mudando. Então, novamente, por causa dos vídeos, removerei todas as métricas nas quais não estou interessado. Em seguida, adicionarei suas sessões, que me dirão quantas sessões começaram com aquela página de destino específica. Então, vou mover este para o topo. E como estamos acostumados, vamos também adicionar uma taxa de rejeição só para ver se ela funciona. Então, aqui está. Uma tabela simples que me mostra as principais páginas de destino das sessões que começaram lá. Então, eu só quero ver o gráfico de linhas. Como eu disse, esse é o meu modelo de relatório. Se eu quiser, posso adicionar outro cartão, mas esse não é o propósito deste vídeo. Então, aqui estamos. Agora vou clicar em Salvar. Quero chamá-lo de relatório de páginas de destino. Aqui está, salvando. E, novamente, são necessários um ou dois segundos, ou portas salvas agora. Então eu tenho que voltar para a biblioteca. Nós somos, eu quero editar esta coleção, como eu disse, e quero adicionar esse relatório nessa parte de engajamento. Então, o que eu tenho que fazer agora é rolar, rolar, rolar, rolar até ver o relatório, o relatório personalizado que acabei de criar. E agora eu só vou arrastá-lo e soltá-lo onde eu quiser vê-lo. Então, clicando em Salvar aqui na coleção atual de relatórios. Ok, está lá. Então, voltando aos relatórios padrão e clicando em engajamento, já consigo ver relatório das páginas de destino que eu estava falando, acabei de criar agora e posso vê-lo da maneira que nós construiu isso. Então esse foi o exemplo do que tudo é possível personalizar. Então, eu recomendo que você comece a jogar com isso, já que é possível criar muitos relatórios a partir do que estávamos acostumados , a partir do Universal Analytics. E essa é exatamente a técnica, então espero que você goste. E é assim que o Google Analytics for é criado. É muito sobre personalização. 30. GA4 - dicas - linguagem do navegador: Então, um conjunto, o Google Analytics quatro S e provavelmente será por algum tempo sobre a personalização, que significa que teremos que criar os relatórios que nos darão insights por nós mesmos Vamos começar com as próximas dicas e os exemplos reais que vou mostrar porque a maioria dos ****** será baseada em relatórios personalizados Como fazer esse livro contábil? Basta experimentar e ver o primeiro. Vamos explorar a seção. E vamos construir um do zero. Então, estou clicando aqui no relatório em branco. E como sabemos como isso funciona, primeiro precisamos definir algumas dimensões e métricas que gostaríamos de ver e usá-las no relatório. Então, estou começando aqui e usarei apenas alguns para mostrar a primeira etapa, que será o idioma do navegador. Então, vamos supor que eu queira dar a ela o navegador como uma dimensão. Eu não vou ter. A linguagem é a segunda. Você pode simplesmente pré-selecionar alguns deles e clicar no importante Você não precisa importar cada uma delas. Então, vamos supor que esses dois estejam bem para a primeira etapa. E agora vou pré-selecionar algumas métricas. Eu gostaria de ver, o que definitivamente. Em primeiro lugar, os usuários, eu gostaria de sessões de SI do que gostaria de ver a taxa de rejeição Aqui está. E eu gostaria de ver, por exemplo, as taxas de engajamento só para ver se funcionam. E aqui estou importando isso e agora vou criar esses relatórios de clientes Então, primeiro de tudo, e essa é na verdade a primeira dica, dica número um, que é sobre o idioma do navegador. O nome da dimensão é idioma. Então eu estou clicando duas vezes aqui, que é o que está acontecendo agora E também estou colocando aqui os valores que são o total de usuários. Quero ver também as sessões e, por exemplo, a taxa de rejeição. Então me avise, prolongue a janela de tempo para, digamos, um ano. Então, farei isso a partir de maio de 2022. Eu vou me candidatar. Depois de ver os dados, mudarei um pouco para o tipo de célula porque o gráfico de barras não me diz muito, mas quero ver apenas o texto simples aqui. E o que eu quero mostrar a vocês, na verdade, este é um relatório muito simples, que está me mostrando o idioma do navegador. E é importante lembrar o navegador de palavras. Na verdade, essa é a configuração que todo usuário faz em seu navegador. E tudo o que isso nos diz é provavelmente sua língua nativa. Então, mesmo aquele relatório simples que me diz que, ok, cerca de dois terços, sim, 2000, 3.000 dos meus usuários têm o idioma do navegador configurado E o resto deles tem algo assim. No meu caso, estamos em agosto e a maioria das pessoas que estão lendo meu bloco terão seu idioma configurado em inglês. Mas o que é importante são as seguintes linhas, que o italiano é bastante interessante para mim e algo que eu não esperava que tivesse. A linha número dois, no meu caso, dirá cheque alemão russo a partir de um cheque. Então, sim, isso é esperado. E assim por diante. Podemos até ver mais linhas se quisermos. Mas o que é importante? Por que essa dica é a número um? Tente imaginar que você está administrando uma empresa multinacional ou multinacional Esses relatórios simplesmente informam de onde seus clientes estão. Portanto, sinta-se à vontade para usar esse relatório quando estiver pensando, por exemplo, onde você deve expandir seus negócios ou potencialmente, para quais idiomas você deve tentar traduzir seu site. Por isso, serve nativamente aos clientes e ao seu próprio idioma nativo Então, na verdade, uma coisa muito simples, um relatório muito simples, mas fornecendo a primeira empresa interna que você pode usar para sua operação diária. Então, essa é a dica número um do Steam, que é entender o idioma do navegador do usuário 31. GA4 - dicas - dados de localização: Outro conjunto de dicas será baseado nos dados de localização, que no caso do GA4 são dimensões chamadas país e cidade Então, ainda temos aqui o exemplo anterior. Então, para acelerar, vou deixar todas as métricas que temos lá. E vou adicionar mais duas dimensões, que acabei de mencionar. Então, clicando na explosão, procurando pela cidade Aqui está, e para o país. E também há o país. Eu vou importar isso. E vou imediatamente trocar o idioma que tenho pela frente pelo país que já está aqui. Mas só para mostrar que funciona, vou arrastar e soltar aqui. E aqui estamos. Em vez do idioma, que é algo que está sendo extraído do navegador do usuário O país é algo que o Google está obtendo da localização do endereço IP. Então, é algo um pouco diferente. E isso ajuda você a simplesmente reconhecer de onde seus usuários ou, se você é uma empresa em termos de negócios, os clientes do site são uma coisa simples, mas vale a pena saber se você está especialmente em vários países e onde estão os especialmente em vários países e onde estão Como, como realmente sugerir isso com base na localização, basta pensar em onde executar as campanhas on-line e offline, porque você quer estar onde nossos clientes estão Portanto, não estou inventando a roda aqui, mas uma técnica muito simples que diz onde estão os clientes ou os usuários, se você não tem fins lucrativos E esse é exatamente o lugar ideal em que você deseja direcioná-los tanto online quanto offline Então esse é o motivo, ou essa é uma técnica que deve ajudá-lo a direcionar seus orçamentos O mais eficaz, da maneira mais eficaz. Então, essa é a dica número dois, faça com a segmentação com base em onde seus clientes estão Se você mora em apenas um país, definitivamente vale a pena substituir esse país de dimensão pela cidade. Portanto, podemos fazer isso filtrando aqui um país específico e adicionando também a segunda segunda dimensão na linha como uma cidade Ou podemos simplesmente mostrar a técnica, substituir o país pela cidade. Portanto, isso provavelmente é mais útil quando você tem empresa ou site em um único país. Então, em vez de ver de uma forma mais global, ou seja , que é mundial, estamos agora analisando as cidades específicas. E, novamente, exatamente como no caso dos países em que você quer estar, onde estão seus clientes. Então, por exemplo, no nível do conselho, você pode pensar, e essa é, na verdade, a dica número três, onde executar suas campanhas on-line versus offline em um único país. Você quer estar em cidades grandes ou pequenas? Isso é definitivamente algo que vale a pena conhecer porque provavelmente as pessoas que moram nas grandes cidades têm um comportamento ligeiramente diferente, ou eu esperaria ter um comportamento ligeiramente diferente do que as pessoas das cidades menores, das cidades são das aldeias. Então, se você mora em um país, provavelmente saberá só de olhar aqui no relatório, quais delas são cidades maiores, quais são, são cidades menores? Então, novamente, informações muito importantes. E todas essas séries dessas primeiras etapas têm como objetivo ajudar você a entender quem é sua personalidade, clientes ou usuários ou qualquer que seja o nome sofisticado que usamos O objetivo é entender quem eles são, de onde eles são? Onde eles moram, e assim por diante. Então, na verdade, havia as duas dicas e eu estou recebendo mais uma, que eu diria, ok, vamos chamá-la de dica número três. Mas se sua empresa, que também tem a parte off-line, vamos supor que entregamos algo ou que você possua algo em um ambiente off-line. Você pode fazer a análise, por exemplo, onde abrir sua rede de pontos de coleta porque você quer estar onde seus clientes estão Então, por exemplo, se Praga é a cidade número um, eu definitivamente quero pensar em abrir os pontos de coleta Esse provavelmente será o lugar número um onde eu gostaria de ter minha rede de APM ou pontos de coleta ou o local onde eu fisicamente quero estar presente, onde meus clientes São adolescentes simples e geográficos, mas eu diria que dados muito precisos para ajudá-los quando você está tomando uma decisão de negócios. Então essa foi a dica número 2.3. Número três 32. GA4 - dicas - taxa de conversão do navegador: Tudo bem, para outro conjunto de dicas, vou mudar para outra conta do Google Analytics, que é a loja de mercadorias do Google E a razão para isso é que eu gostaria de mostrar alguns exemplos reais com base nos dados do comércio eletrônico Então eu simplesmente troco lá. E exatamente como no caso anterior, vamos criar alguns relatórios do zero. Então, vou explorar o relatório e começar do zero com o relatório em branco. Os próximos serão baseados nos dados nomeados do Navegador. Então, vamos começar de novo clicando nas primeiras duas dimensões que queremos usar. Portanto, o primeiro será o Browser, o que é completamente suficiente para essa dica específica. E, novamente, deixe-me selecionar algumas métricas. Então, eu quero ver o total de usuários. Eu quero SI, sessões. Eu definitivamente quero ver a taxa de rejeição. E agora vamos ver algumas métricas de comércio eletrônico. Então, em primeiro lugar, como a loja de mercadorias do Google implementou também o comércio eletrônico e a medição, a medição Vou ver também dados de comércio eletrônico, então, compras, esse é algo que você definitivamente quer ver Quero ver a taxa de conversão, que finalmente chegou e estou usando a taxa de conversão da sessão. E eu gostaria de ver a receita do comércio eletrônico. Então aqui estamos, e aqui está. Digamos que, sim, podemos usar este caso seja exatamente o mesmo para comprar e a receita do comércio eletrônico ou se deva ser a mesma. Então, o que importar isso, essas métricas. Então, primeiro de tudo, o que eu gostaria de ver, estou construindo o relatório. Então, novamente, clique duas vezes nas funções e estou adicionando as métricas, total de usuários Agora, sessões, definitivamente, taxa de rejeição, compras, conversão de sessões e receita de comércio eletrônico Então, vamos esperar alguns segundos até que todos estejam visíveis. No entanto, aqui estamos, novamente mudando do gráfico de barras para o texto simples Como podemos ver agora, é um relatório bem simples. Até agora. Vamos ignorar a taxa de conversão aqui. Primeiro, gostaria de mostrar uma coisa diferente Essa é outra dica, a dica número cinco, que é apenas ver quais são os navegadores mais populares entre seus usuários. No caso da loja de mercadorias do Google, definitivamente não é uma surpresa que o número um seja o Chrome Mas depois há um safari na Samsung Internet, análise do Android e assim por diante Faça exatamente a mesma coisa no seu caso e tente entender quais são os navegadores populares. Apenas o navegador em si é uma característica do usuário. Se seus usuários estão usando navegadores modernos e novos , como Chrome e Safari, eles provavelmente estão um pouco mais Os usuários técnicos são , por exemplo, alguém que está usando o Edge, que está pré-instalado nos dispositivos Windows Então, novamente, dados muito simples, muito simples, mas definitivamente valem a pena conferir. E também tente verificar, que é outra dica, dica número seis, se você está falando o mesmo idioma que seus usuários. E por idioma, não quero dizer inglês alemão ou espanhol, mas o tom do idioma que você fala. Então, se você descobrir que tem usuários nerds, eu sei que muitos usuários do Safari também tentam falar um pouco mais, talvez uma linguagem nerd Algo moderno e fresco. Então, algo que pode ser um pouco mais familiar para eles. Então, isso é puramente sobre a interpretação do volume total de usuários No momento, vamos dar uma olhada ou examinar mais de perto a taxa de conversão. No momento, como você pode ver, há uma taxa de conversão muito alta, algo em torno de 90%. Como a loja de mercadorias do Google, marquei alguns eventos Então, por exemplo, até mesmo visualização de uma página de detalhes do produto pode ser uma conversão. Então é por isso que tantos. É por isso que as taxas de conversão são tão altas. Portanto, queremos nos concentrar apenas no que é baseado em compras. E agora uma técnica simples de como conseguir isso. Ele não precisa ser comprado apenas. Então, se no seu caso, por exemplo, sua conversão principal for algo como baixar um arquivo ou enviar um formulário de contato. Então você sabe qual evento específico é, exatamente os mesmos dados, mesma filtragem, porque mostrarei agora que aplicaremos ao seu caso Então, o que temos que fazer aqui é adicionar mais uma dimensão, que é chamada de evento. Como já explicamos mais algumas vezes. O Google Analytics é um Analytics baseado em eventos. Então, agora temos aqui também o evento. E se eu quiser calcular a taxa de conversão apenas para um evento específico, eu tenho que ir para os filtros aqui e eu preciso filtrar os eventos. Então, nesse caso, eu quero filtrar usando expressões regulares. E eu quero filtrar todos os eventos, todos os eventos são apenas eventos que são chamados de início de sessão. Aqui está, que contará basicamente todo o total de usuários e sessões, que é exatamente o que eu quero. Mas agora, quando se trata da taxa de conversão, eu só quero que ela calcule com base nas compras. Então, este é o segundo evento que vou filtrar, o que significa que esse sinal significa OR lógico , então eu quero filtrar todos os eventos que são chamados de início de sessão ou compra. Então, se eu clicar em Aplicar agora, tente focar aqui no lado direito, você verá como a taxa de conversão será menor. Então, clique em Aplicar aqui, aguardando uma segunda encomenda E devemos ver os dados, ok, aqui estamos. No momento, podemos ver que a taxa de conversão é de cerca de meio por cento no momento. Talvez me deixe prolongar um pouco mais a janela, algo como aqui, porque não tenho certeza se eles a mediram corretamente nos últimos dias. Novamente, secundariamente a Ok, Anyway, o objetivo é entender como filtrar os dados de uma forma que você possa ver a taxa de conversão apenas para o evento específico, que foi exatamente o caso. E agora, como conectá-lo aos dados do navegador. Vemos que o primeiro loop que eu faria seria definitivamente ver qual é a média da taxa de conversão, que é 0,9. E agora, olhando as linhas superiores aqui, podemos ver que a taxa de conversão está um pouco acima da média do Chrome 1.1. Mas estamos olhando na linha número dois, número três, que é uma vantagem no Safari, podemos ver que a taxa de conversão não é nem a metade em comparação com o que não está no Chrome Então, isso é algo que definitivamente identifica minha intenção. E diz que essa é outra dica. Portanto, faça o mesmo exercício no seu caso. E se você ver essa diferença entre, entre a taxa de conversão e a do navegador. A primeira coisa que eu faria agora é abrir o navegador Safari e tentar jogar no Safari por alguns minutos para ver se não consigo identificá-lo Algo que algo fundamentalmente não está errado lá Ou faça o mesmo exercício no navegador Edge, porque não deve ser menos da metade, menos da metade da taxa de conversão ou, nesse caso , da vantagem, quase todo o comércio está aqui Portanto, é bem provável que algo esteja quebrado. Pode ser que eu não saiba. O Adicionar ao carrinho não está funcionando corretamente ou você pode finalizar a compra ou alguma validação não funciona Às vezes, é como uma coisa pequena que pode bloquear os usuários para concluir a compra. Portanto, definitivamente vale a pena conferir e passar alguns minutos lá Talvez você encontre muito dinheiro na mesa apenas corrigindo talvez alguns pequenos problemas. Então essa é outra fita. Sinta-se à vontade para fazer este exercício, super simples, mas super, super pincéis de dados Você tem. Então, essas foram algumas dicas sobre os dados do navegador e a combinação com a taxa de conversão 33. GA4 - dicas - categoria dispositivo: Vamos à dica número nove, que será novamente baseada nos dados da loja de mercadorias do Google E isso vamos fazer com base em uma das minhas dimensões favoritas, que é chamada de categoria de dispositivo. Portanto, ainda temos os mesmos relatórios que temos na dica anterior. E agora estamos adicionando mais uma dimensão que acabei de mencionar, que é apenas a categoria de dispositivo. Então, deixe-me encontrá-lo aqui. Categoria de dispositivo, aqui está. Tem apenas três linhas, mas é muito importante para mim. Então, deixe-me trocar a categoria Navegador por Dispositivo. Somos novamente, um relatório super simples, mas um dos mais comerciais, possivelmente mudando um. Então, vamos ordenar com base no total de usuários. Ainda estamos usando a mesma filtragem para nome do evento, chamada início da sessão e compra Então, também podemos avaliá-la, mas, na verdade, para fazer dicas aqui, primeira delas, a dica número oito é apenas verificar qual é a proporção entre o tráfego do seu desktop e do seu celular. Como eu disse, essa dimensão tem apenas três valores: desktop, celular e tablet. E informa que nesses dispositivos o usuário está navegando em seu site. Então, como podemos ver neste caso, quase 5050 entre celular e desktop Portanto, a primeira informação na primeira dica número oito é na verdade, verificar qual é essa proporção e quais são as implicações de sua empresa, se você presta atenção suficiente ao projetar algo. Isso significa que qualquer recurso, qualquer inovação que você faça quando se trata experiência do usuário deve ser pelo menos igualmente projetada para dispositivos móveis e computadores. E minha recomendação é projetá-lo apenas para dispositivos móveis. Faça com que primeiro funcione bem no celular e depois faça a versão para desktop. Porque, na verdade, 50, 50 hoje em dia é algo que eu esperaria fosse ainda mais no celular. Da região de onde sou, que é a Europa Central, a penetração dos dispositivos móveis e a proporção entre celular e desktop é algo em torno de 72, 30 a favor do celular. Então, na verdade, 50, 50 ainda é algo que me surpreende, pois ainda são um pouco mais usuários de desktop do que de dispositivos móveis Sim Você pode argumentar comigo isso. Ok. Mas eles provavelmente estão procurando na loja de mercadorias no trabalho ou, ou, ou podem ter algum Mesmo assim, mesmo 50% dos dispositivos móveis devem nos as informações muito diretas de que, pessoal, devemos projetar tudo o que fazemos, especialmente para os celulares. Então essa é a dica número oito. dica número nove é, novamente, olhar para o lado direito desse relatório e observar a taxa de conversão. E provavelmente nem preciso comentar isso porque estamos analisando a diferença da taxa de conversão entre o desktop e o celular, que é de 1,6 e 0,3, o que significa que a taxa de conversão do celular não é nem um quinto da do desktop Definitivamente, há algo fundamentalmente errado quando se trata da experiência do usuário em dispositivos móveis. Então, isso é algo que, se deveríamos, deveríamos realmente colocar uma mancha e tentar cavar fundo. Isso será parte de outra dica. Mas antes de tudo, literalmente olhando qual é a diferença. Minha expectativa uma boa experiência móvel de trabalho é que a taxa de conversão comparada à do desktop sun seja algo em torno de 80% da taxa de conversão do desktop, que, nesse caso, eu esperaria que fosse quando o desktop fosse 1,6, eu esperaria que aqui fosse algo como 1,3, pelo menos, não 0,3 Portanto, definitivamente há algo errado. E, olhando para o tablet 0.1, isso provavelmente também é algo que agora funciona muito bem quando se trata da parte responsiva do GA4 da loja de produtos do Google Então, vamos nos aprofundar um pouco mais para entendê-lo no dia seguinte. Mas esse era muito simples sobre a categoria Dispositivo e analisava sua parcela Assim, podemos criar tudo com base na proporção de cães dessas categorias de dispositivos. E depois, analisando a taxa de conversão, se não devemos nos concentrar imediatamente apenas no celular, o que, neste caso, provavelmente deveríamos. Então, mais duas dicas e vamos nos aprofundar um pouco mais na experiência móvel. 34. GA4 - dicas - dispositivo móvel e resolução de tela: Continuamos jogando com dados de categorias de dispositivos e dissemos que vamos nos aprofundar um pouco mais no desempenho de dispositivos móveis porque, como podemos ver, continuamos com a mesma configuração de relatório. E isso nos diz que a taxa de conversão em dispositivos móveis é de 0,3, enquanto no desktop é de 1,6, o que é cinco vezes mais. Então, definitivamente há algo errado. Só precisamos descobrir o que. Então, o que eu fiz, eu já adicionei mais algumas dimensões aqui que vou usar, que são resolução de tela, modelo de dispositivo e Moodle móvel O resto do relatório ainda é o mesmo. O que eu quero fazer como primeira coisa aqui é manter apenas a linha móvel, que é fácil de fazer se você clicar com o botão direito e incluí-la na seleção. Então, é praticamente a mesma coisa que você faria, pois filtraríamos, por exemplo, aqui, ele está filtrando isso automaticamente E o que eu quero fazer agora é adicionar outra dimensão que será a resolução da tela O que estou tentando fazer é descobrir se algumas das resoluções de tela que funcionam no dispositivo móvel são melhores do que as outras. Então, o que temos agora? O relatório agora está dividido por, pelas várias resoluções de tela que temos E o que me interessa é a taxa de conversão. Então, vemos que a média de 0,4 que podemos ver, ok, um pouco acima, um pouco abaixo. Isso está muito abaixo, que é 362 vezes 800 Resolução muito incomum. Descendo. Se eu não vou colocar algo interessante, que está aqui, por exemplo, linha número 11, que é 393 vezes 852 Portanto, obviamente, isso tem um desempenho muito acima da média. E posso rolar um pouco mais para baixo para ver se há algo que chame minha atenção. Novamente, existem alguns muito baixos, alguns deles muito altos. A questão aqui é, como podemos ver, que o demônio e o demônio existem grandes diferenças entre as resoluções de tela dos dispositivos móveis ou que eles recomendam que você faça Aqui está uma tentativa de simular a resolução da tela e tentar jogar com seu site para ver se você não conseguirá identificar a compra se quiser, talvez desculpe, se você não conseguirá identificar algo errado apenas jogando com seu site Como fazer isso, na verdade, é bastante fácil. Eu simplesmente iria até a loja de mercadorias do Google. Estou aqui. Você pode chegar lá facilmente pesquisando isso no Google ou pode ver o URL aqui E para simular o dispositivo móvel em uma tela grande, estou usando o complemento, que é chamado de simulador móvel Eu já o tenho instalado. Então, quando eu clico nele, ele automaticamente me assimila. Qual é a experiência móvel para que eu possa jogar com ela. Você pode realmente fazer, é muito legal. Você pode escolher entre vários dispositivos disponíveis aqui, tanto Android quanto Apple, tanto Android quanto Apple, até mesmo alguns tablets ou até mesmo especiais como Apple Watch e Galaxy Fall para o meu MacBook Air e assim por diante Portanto, a maneira ideal é tentar simular a resolução exata ou tentar entender o que uma resolução específica pode ser Então, como vimos, a primeira coisa foi que a taxa geral de conversão nos dispositivos móveis era muito baixa. Então, a primeira coisa que eu faria é em geral, jogar com a experiência móvel e tentar ver se não consigo encontrar algo errado. Estou apenas no primeiro lado. Eu posso ver que parece muito estranho. Não posso dizer que parece super legal ou super, super ótimo no desktop. Mas mesmo aqui no celular, basta o alinhamento da cesta à direita Parece um site quebrado. É como se não tivesse sido feito corretamente. Quando estou tentando rolar para baixo, eu estava brincando com ele anteriormente. Então, estou mostrando algumas das coisas que surgiram instantaneamente quando tentei clicar em qualquer foto aqui, que é uma espécie de promoção de coleção de bicicletas ou bebidas em que não faz nada, que é algo que eu esperaria fazer E a única coisa para ir mais longe é clicar no título do Shop Now. Demorei um pouco. Demorei um pouco até entender que precisava clicar apenas aqui para ir mais longe Então, quando eu fiz isso , percebi outra coisa. O fato de o site estar no dispositivo móvel é definitivamente mais lento do que no desktop Vou mostrar isso em outro conjunto de dicas, mas essa é a dica número dez para tentar simular essa experiência móvel E é provável que ele encontre algo, algo que não funcione corretamente. Então, só de jogar aqui novamente, eu esperaria que o botão Adicionar ao carrinho estivesse constantemente visível, o que é uma espécie de prática recomendada para dispositivos móveis. que não é o caso, embora eu esteja usando o iPhone para o qual ele deve ser otimizado. Essa é outra, outra coisa que eu provavelmente tentaria corrigir quando fosse designer de UX. Mas o objetivo é ver partir dos dados, que provavelmente há algo errado. Não conseguiremos ver isso exatamente. É isso que precisamos corrigir, mas sabemos que há algo errado com seus dispositivos móveis. Basta enviar as informações dele ao seu designer de UX para que ele possa brincar com o site e tentar descobrir qual pode ser o problema. E a segunda coisa que eu gostaria de compartilhar com você nesse relatório é tentar procurar uma solução específica se você perceber que sua taxa de conversão será muito boa. Mas se você se aprofundar um pouco, poderá ver que alguma resolução está funcionando muito melhor ou muito pior do que a outra. E como fazer isso? Também há outra maneira de simulá-lo. E é isso que eu vou te mostrar. Agora, cancele isso, este complemento do navegador. E você pode basicamente criá-los manualmente. A resolução exata que você gostaria de ver através da morte. Estou usando o Google Chrome. E se você simplesmente clicar com o botão direito do mouse e clicar em inspecionar, há um pequeno ícone no canto superior esquerdo, essa barra de ferramentas do dispositivo de alternância Se você clicar nele, ele ficará azul. E de agora em diante, se você voltar para o navegador, ele iniciará um loop como esse. Então essa é, na verdade, a simulação para o iPhone SE. Então, se eu clicar aqui, posso selecionar um desses dispositivos predefinidos aqui Eu posso até simular algumas conexões mais lentas. Por exemplo, como a limitação de conhecimentos em dispositivos móveis de baixo custo, que é algo que eu tenho Você também pode jogar com as diferentes resoluções padrão e ver a aparência do site em um celular pequeno em um celular maior. Então, na verdade, é muito bom ver isso. Vamos agora voltar para o iPhone SE. Ou você pode, pois é isso que eu queria mostrar em uma parte desta etapa. Simule uma resolução específica se você descobrir algo interessante para você, como fazer isso, não é possível simplesmente clicar aqui e editar esse número O que você precisa fazer é clicar aqui e clicar aqui no Editar. Novamente. O console abrirá e você poderá entrar em um dos dispositivos disponíveis aqui ou adicionar um dispositivo personalizado. Então, se você está bem, agora coloque aqui algo como, deixe-me mostrar que o 415 vezes 850, assim como usar o número aleatório, só para mostrar que funciona E vou chamá-lo de dispositivo de bobbles. Vou clicar no botão Adicionar. Aqui já está bem clicado. Agora mesmo. Vá, volte, o que pode ser feito por este Glick. E voltando, desculpe, voltando ao que estamos mostrando, eu posso agora. Então, como você pode ver entre os dispositivos que já estão aqui, também há problemas no dispositivo, que é o que acabamos de criar, 415 por 150 E agora eu posso jogar com isso. Portanto, faça a mesma coisa se encontrar algo interessante entre as resoluções de tela específicas que o ajudará a ver se não há algo muito bom ou muito errado Assim, podemos simular a experiência exata que seus clientes estão tendo E você pode perceber que há algo errado e que é potencialmente fácil de corrigir Então essa foi a dica número dez, tentei simular a mesma coisa 35. GA4 - dicas - insights sobre a velocidade da página: Ok. E vamos dar a gorjeta número 12. E este provavelmente será o único caso que mostraremos a maior parte de seu uso fora da interface GA. E é porque os dados que você costumava estar historicamente na interface do GA, especialmente na versão do Universal Analytics, normalmente não estão disponíveis lá E eu estou falando sobre a velocidade da página. Então, historicamente, costumava ser muito útil dentro da interface, mas não é mais o caso. Então, o Google decidiu fornecer esses dados fora do GA em um produto separado , chamado Page speed insights. Então, tudo o que precisamos fazer é digitar insights de velocidade da página de pesquisa. E aqui está, aqui está o nome desse produto. É a velocidade da página, escuro, ponto VAP, surdo. E como funciona, é super simples, na verdade. Então, tudo o que precisamos fazer é inserir o URL de uma página da web, que queremos analisar pelos algoritmos do Google Então, o que vou fazer aqui é exatamente o que esperar. Estou apenas copiando o URL, colando-o aqui e estou deixando o Google analisar, e estou deixando o Google na verdade, seu próprio E aqui estamos. Em seguida, o relatório é dividido em versões para celular e desktop. E podemos ver isso, mesmo que seja muito engraçado. Ao mesmo tempo em que, embora o E-sharp do Google seja o E-sharp do Google seja muito ruim quando se trata de insights sobre a velocidade da página, os maiores conteúdos serão pintados São 4,2 segundos, o que é muito lento. Portanto, não foi apenas minha observação pessoal que é lento, mas realmente é o caso. Há também um conjunto de outras métricas que são importantes, mas agora, S4, o Google afirma que o maior conteúdo do LCP para pintura é aquele que também entra nos algoritmos de classificação de pesquisa algoritmos Portanto, tente otimizar essa métrica. Se rolarmos um pouco para baixo, podemos ver ainda mais detalhes aqui Podemos ver que o maior pagamento confortável leva 15 segundos para carregar. Então essa é uma piscina muito, muito grande. Então, Google, obrigado pela ferramenta que temos, mas também tente otimizar seu site acordo com as recomendações. E será uma experiência muito, muito mais suave do que é agora Portanto, sinta-se à vontade para também ler isso. Há alguns insights que a ferramenta está fornecendo a você. E elas são muito concretas, o que significa que, se vemos aqui imagens de tamanho adequado, se rolarmos para baixo, realmente dizendo o que é, o que é tão lento e o que leva tanto tempo para carregar para os usuários Portanto, é um relatório bastante extenso, mas definitivamente vale a pena conferir para tentar otimizar seu site de acordo com isso, porque isso o ajudará a obter tráfego orgânico, porque a velocidade, como afirma o Google em provavelmente todas as conferências em que participam, é um dos principais fatores Quando se trata da página de resultados do mecanismo de pesquisa. Quando eu, compararemos isso com a experiência de desktop, porque o que temos aqui é o maior conteúdo para dor e o primeiro conteúdo extrai tinta. E, como podemos ver, foram 12,3 s, o que é literalmente terrível comparação com o desktop , eram 2,9 e 3,5. Então, como na etapa anterior, na fita anterior, quando mostrávamos a simulação da experiência móvel em um desktop, eu estava afirmando que, para mim, pessoalmente, parece lento Aqui estão os dados que confirmam o fato de que não foi apenas minha observação pessoal, mas também que, novamente, o mesmo conjunto de oportunidades e recomendações O que o Google realmente deve fazer com a loja de produtos do Google Mas faça a mesma coisa com você no seu site, a ferramenta é gratuita. É super fácil de usar. E você pode realmente obter muitas melhorias se acelerar seu site. Então essa foi a etapa número 12. Use o Page Speed Insights, que são os dados que estão agora no produto separado. Historicamente, eles costumavam estar na interface do Google Analytics Então foi isso. 36. GA4 - dicas - sistema operacional móvel: Continuamos com outra dica, a dica número 13, que trata de adicionar alguns dados adicionais aos dispositivos móveis. Esses são aqueles que não são apenas o futuro, mas, na verdade, todos já estão experimentando sites. Então, vamos nos aprofundar um pouco mais e vou explicar o porquê. Em primeiro lugar, adicionei mais duas dimensões aqui ao nosso relatório, que é a marca e o sistema operacional desenvolvidos E eu adicionei mais uma métrica, que é a receita média de compra. Então, a primeira coisa que farei é adicionar a receita média de compra como uma métrica clicando duas vezes aqui E podemos ver que apareceu à direita. E o que vou fazer agora é detalhar a categoria de dispositivos, em primeiro lugar, no nível do sistema operacional. Então, clicando duas vezes lá, você pode ver que há apenas duas linhas, é claro, Android e iOS E o que vemos aqui? De novo? Este é o relatório que fará isso ou a dica número 13 que nos ajudará a entender quem é nosso grupo-alvo. O que, nesse caso, significa que eles são mais usuários de Android ou iOS? Sim, isso é bom. E também um dos erros do iniciante de que houve um sim, sim Android. Essas são as pessoas em quem eu deveria se concentrar. Eu não teria certeza se, só porque há mais delas, tentarei ver mais contextos dos dados Por exemplo, ao analisar a taxa de conversão, posso ver que as pessoas do Android estão, na verdade tendo apenas 0,3 de taxa de conversão em outros dispositivos móveis, enquanto o iOS tem 0,5. Então, eu diria que talvez esse seja o grupo-alvo em que devemos nos concentrar ou tentar obter mais deles, porque sua taxa de conversão é naturalmente maior do que a dos dendritos Então, novamente, é como ver o relatório de duas linhas nos dizendo muito mais sobre quem são nossos usuários. Então, se eu fosse quem deveria executar as campanhas para aquisição de novos usuários. É aqui que eu definitivamente me concentraria mais nos usuários de iOS do que em um Android porque posso ver que eles estão convertendo mais O que é ainda mais importante? Eles estão dispostos a gastar mais quando compram algo, certo? Portanto, a receita média de compra ou o valor médio do pedido, como estávamos acostumados no Universal Analytics é de $50 para Android, enquanto é de 70 para iOS Então, isso é definitivamente algo que eu estou muito mais interessado do que no Android. Claro, pode haver muitas razões para isso. Mas, ao observar o grande grupo silencioso de usuários, eu diria que esse é apenas o comportamento natural dos usuários do iOS na loja de produtos do Google Eles estão convertendo com uma taxa de conversão mais alta. E se eles se converterem, estarão dispostos a gastar mais dinheiro. Então, novamente, dica muito simples, mas definitivamente com a visão do negócio. Então, comparando esse número, podemos ver que a proporção entre usuários de Android e iOS é de um terço a dois terços Mas a receita compartilha 5050. Então, isso faz muita coisa. E se quisermos nos aprofundar, se quisermos, podemos simplesmente excluir a dimensão do sistema operacional e adicionar a marca do dispositivo. Então, definitivamente, mais linhas do que no caso anterior, mas basicamente nos ajudando a entendê-las ainda mais. Então. Podemos ver que a maioria dos usuários da divisão da marca de pão do dispositivo é a Apple, com a maior taxa de conversão e a maior receita média de compra. Eu posso ver aqui que isso é 98 da Huawei, mas essa é apenas uma compra dessa. Portanto, eu não consideraria isso irrelevante e sempre faria a mesma verificação se você visse alguma discrepância nos Portanto, sinta-se à vontade para fazer a mesma coisa no nível da marca do dispositivo. Mas a informação importante é que, na verdade o grupo de usuários em que devemos nos concentrar são os dispositivos móveis da Apple, porque eles têm a maior taxa de conversão e gastam mais dinheiro quando compram algo. Então, novamente, só para repetir, qual era o objetivo dessa etapa é entender quem é nosso grupo-alvo de usuários. Quem é, quem está disposto a converter o melhor mais alto nível e está disposto a gastar mais Portanto, é definitivamente o celular, os usuários móveis da Apple. Então, novamente, sinta-se à vontade para usar a mesma técnica para descobrir mais sobre seus usuários 37. Dica 33 34 Como ligar GA4 com G Ads e console de pesquisa: Esta etapa será bastante rápida, mas bastante importante, eu diria. Há muitos dados no Google Analytics e alguns deles estão disponíveis quando fazemos algo chamado vinculação de produtos O que quero dizer agora são dois casos específicos. primeira delas é a capacidade de ver em quais palavras-chave específicas seu site foi exibido e, potencialmente, o clique ocorreu a partir dos resultados da pesquisa orgânica. A ferramenta do Google, que armazena essas informações é chamada de Google Search Console. E há opções para ter uma visualização separada ao fazer login no Search Console, ou você pode vincular o Search Console ao Google Analytics e, em seguida, os dados do Search Console seriam importados diretamente para o GA four. Então, os dados ficam disponíveis no Search Console e nas consultas. Então, só para mostrar que está lá, vou relatar essas são as consultas de pesquisa que aparecem na interface com a capacidade ver quantos cliques ocorreram de alguém pesquisando, por exemplo, mercadorias certificadas pelo Google Cloud Há várias palavras-chave listadas, mas para ver os dados, e é disso que trata essa dica, precisamos vincular o Google Search Console e o Google Analytics. Então, é claro, vamos analisá-lo ao longo do curso, mas esse é o pré-requisito para ver os E o mesmo se aplica quando você anúncios pagos no ambiente do Google, cuja ferramenta é chamada de Google Ad, e também há um conjunto dedicado de relatórios a isso, e um que é ou deveria ser de particular interesse para todos vocês é quando eu mostrarei os dados na guia de quando eu mostrarei planejamento chamada Google Ad, porque uma vez que você intervincule o porque uma vez que você intervincule conta do Google Ads e na conta do Google Analytics, você começará a ver também os dados de gastos ou os dados de custo do anúncio exatamente na interface. O que é algo que você definitivamente deveria e quer ver, porque se você está gastando em algo, gostaria de ver a eficácia desse gasto, certo? Então, depois de interligar, novamente, o Google Ads, neste caso, e o Google Analytics, você começará a ver esses dados E, como você pode ver, por exemplo, dê uma breve olhada porque se trata de como interligar as ferramentas Você não viu o gasto com anúncios nem o custo dos anúncios. E qual também foi o custo por um clique? Qual foi a receita total e qual foi o retorno sobre os gastos com publicidade? Portanto, isso é algo para maioria dos anunciantes que as empresas estão otimizando E agora, como vincular isso? Como é óbvio, provavelmente você precisa ir para a seção Admin. E há um pré-requisito : você precisa ter acesso de administrador à conta do Google Analytics, bem como ao Google Search Console e à conta do Google Ads Então, como fazer isso, é bastante simples se você tiver acesso. Então, estou apenas mostrando como você precisa ir para Admin. E então, no lado direito, na parte inferior, existem vários links de produtos. Todos eles são produtos do Google, mas estávamos discutindo os dois, que é o link do Google Console Search Console, seja, clicando em Eu desativei essa opção porque, é claro, não tenho direitos de administrador no GA four da Google Merchandise Store, mas são algumas etapas bastante fáceis e fáceis Você só precisa ter acesso a ambos. Como eu disse, acesso de administrador ao Tool Search Console e ao GA four. Se você clicar no link, algumas etapas o interconectarão, e o mesmo se aplica Se eu clicasse agora mesmo no Google Atinks, você veria se essa é realmente uma boa verificação Se você o tiver ativado, o botão do link ficará azul. Da mesma forma, como no caso do Search Console, você passaria por algumas etapas e estaria interligado O que é ótimo é que os dados aparecerão retroativamente em sua conta do GA Four Então, isso é realmente muito legal e não era o caso no passado. Então, sim, sinta-se à vontade para fazer isso. Você enriquecerá os dados que você já tem no GA quatro. 38. Como usar parâmetros UTM: Os parâmetros UDN são usados para trekking de tráfego em todas as plataformas de tráfego. Eles não são nada além de perímetros. Temos que adicionar o endereço do Earl of Landing Page se quiser viajar. É um boletim de campanhas da BBC, postagens de redes sociais, gabaritos de livros e assim por diante. Significa todo o tipo de tráfego, exceto direto e orgânico. Um. Há cinco deles. Fonte. Conteúdo médio da campanha Em termos, vamos dar uma olhada em alguns exemplos de como ele é usado e mostrá-lo para que nos ajudará a criar seus parâmetros tm corretamente. Então, pessoal, vamos mostrar como usá-los. Parâmetros Tm. Talvez seja a primeira pequena janela da história. Você pode se perguntar o que realmente você tm abreviação significa em seu módulo de rastreamento de ouriços. Urchin era uma empresa que era uma antecessora do Google Analytics, e foi adquirida em 2000 e cinco pela Google. E então ele foi recentemente ah desenvolvido Ah, como um Google analytics, mas para o qual estamos usando agora quando nós amamos. Então é isso que a comunidade significa. Ainda é usado. Então, uh, você, Tim parâmetros nos permitem distinguir entre vários canais de tráfego. Vamos supor cenário muito simples que temos este seu endereço, que é o meu site https. Provavelmente coisa que vê aquele slide hífen barra e e barra e eu estou executando uma campanha de pesquisa paga no Google Edwards. E uma vez que eu quero ver esse tráfego e Google analytics, que é o que este tráfego iss exatamente desta campanha, eu tenho que levá-lo de alguma forma. E como eu faço isso é adicionando essas pequenas frações fora do texto em finalmente endereço rural que vai se parecer com isso. Então, só tendo este, nós veríamos esse tráfego como um direto, o que não é ah, porque é dessa campanha paga. Então, é isso que estamos dirigindo aqui. O começo da final você é o nosso endereço é o mesmo https sobre Brett doente que vê em barra en barra E então há uma beleza ponto de interrogação em média, igual CPC você equipes força igual Google e sua campanha equipe é igual a g um curso. Não mais agora sobre o sinal de igual assinatura de sublinhado de ponto de interrogação porque nós vamos explicá-lo . Ah, ultimamente e o que é mais importante, vamos mostrar uma ferramenta que fará isso por nós. Todos esses personagens especiais necessários lá. Então isso é o que realmente parâmetros UDM são. E agora vamos repeti-los. Há cinco deles. Fonte, conteúdo médio da campanha e termo a explicação rápida sobre o que cada perímetro s e qual deve ser seu valor. Então, o primeiro 1 você tm fonte, é principalmente o domínio ou na plataforma Nome s O, por exemplo, se temos ah banner campanha em ah, New York Times. Então isso é o que deve estar lá como um domínio New York Times Ou, se estamos executando a campanha em Edwards, que estão lá, pode ter seu Edwards ou Google. Então isso é o que devemos Ah, mas há, Então há um 2º 1 Você tm meio. Isto é ah, sempre no tipo. Então, se você, por exemplo, está executando uma campanha de banner, devemos ter seu Benner bem você ou se estamos escrevendo um post no Facebook do que deveria haver oposição. Ou estamos fazendo uma campanha de busca paga para B C B C C, que é a abreviatura mais comumente usada. Em seguida, há 1/3 1 campanha você tm. Há sempre um nome de campanha. Sinta-se livre para basicamente usar qualquer coisa lá, mas tentar usar algo significativo e a razão para isso? É Nós somos simples porque uma vez que você vai fazer alguma comparação, eu não fiz depois de alguns meses tentar nomeá-lo de alguma forma, facilmente de entender. Então não temos que pensar por meia hora. Sobre o que exatamente foi essa campanha? Então tente usá-lo algo de uma forma que ele vai entender facilmente, como na campanha de verão de Páscoa Sellout, campanha escolar. E por muito tempo. Em seguida, há 1/4 1 conteúdo da sua equipe. Este é Ah, eu diria, o mais amplo. Não há regras ou recomendações o que deve estar lá? Mas, principalmente, é para adicionar detalhes. Que, Que, por exemplo, tentou imaginar que estamos fugindo. Ah, melhor campanha em algum lugar e temos vários banners e queremos descobrir qual deles funciona melhor. Qual deles traz mais tráfego, e então qual converte o melhor e assim por diante. Então este é o perímetro que nos ajuda a distinguir entre esses banners para que possa ser apenas um pequeno nome fora do banner como azul ou vermelho. Ou pode haver um tamanho de fornecedor ou melhores motores malditos ou nome criativo ou algo semelhante , então sinta-se livre para usá-lo. É a mais ampla, uh, uh, e brinque com ela. E, em seguida, há o último chamado termo TM, que é dedicado para palavra-chave e chave. Palavra sobre Lee. Por favor, tente se lembrar desta. É um erro bastante comum que as pessoas tendem a colocar seu algo que não pertence lá. É por conta do Lee. Só deve ser usado para a campanha de busca de iscas. E deve haver uma palavra-chave em que você estava, que em um curado em que seus adultos venderam. Então, esta é a única campanha de tipo fora onde você deve usar o trabalho chave onde você pode termo perímetro, e a razão para isso é que foram simples porque há um relatório dedicado no Google Analytics para ele. E uma vez que colocamos o seu algo que não pertence, apenas criará dados numéricos maciços. Então, por favor, lembrem-se desta. Você, Tim, termo é usado pelo Lee para campanhas de busca pagas. Então, uh, agora vamos mostrar alguns exemplos de como o finalmente nosso endereço, incluindo você, incluindo você, Tim Parameters pode parecer assim o primeiro exemplo. ISS. Vamos supor que estou ganhando campanha de pesquisa paga no Google. E é assim que o endereço URL deve ser parecido com o 1º 1 você tm feridas, que sabemos que é o nome da plataforma ou condenação. Eu estou executando um Edward, então eu estou colocando seu Google, que é uma plataforma do Google, acrescenta tipo é ah, campanha de pesquisa. Então, o ah mais comum, valor médio para ele é CPC, que é um custo por clique pode ou é BBC, mas esses dois são os mais comuns. Definitivamente. Eu nomeei esta campanha como um curso de G A porque eu estou executando um par de magro. Há um conteúdo da equipe U, que é o mais amplo que conhecemos, e isso deve nos ajudar a incentivar a informação sobre a campanha. E eu estou colocando seus benefícios porque uma vez que meu anúncio é exibido, eu tinha lá algumas palavras descrevendo os benefícios deste curso. Então é por isso que colocar seus benefícios e, em seguida, o último, você tim palavra-chave termo em um I. Este anúncio foi mostrado para um curso cura Google Analytics. Então é por isso que eu coloquei em cura porque é uma campanha de busca paga, e é assim que o seu endereço final vai parecer? Então todos os perímetros da equipe U estão lá novamente. Não se preocupe muito com a estrutura fora de tudo de caráter especial, porque nós vamos mostrar uma ferramenta que vai fazer isso para nós. Então, Então, foi uma busca de iscas. Outro exemplo. Bandeiras. Vamos supor um cenário que eu comprei um milhão de impressões no reddit dot com. Então, novamente, vamos começar tudo a partir da fonte U T M. Então eu disse que eu comprei em um ponto com pronto, Então eu estou colocando seu nome de domínio A uma fonte Z u T M, que é Lei-lo. Depois, há um estilo que sabemos que é uma forma do anúncio, mas mostramos que é um banner que você pode vantagem ou exibir para quatro banners. Ah, melhores campanhas do nobre 20 preferem de qualquer maneira, ele era consistentemente. Depois, há uma campanha em que é, neste caso, ainda o mesmo curso G e o conteúdo U Tim, que é para um detalhe. Eu coloquei suas dimensões do banner 200 a 200. Então é isso porque estou rodando vários banners. Os mais largos, os maiores, então eu quero distinguir entre eles. E depois há o último. Você, Tim. Palavra-chave de termo, que está vazia porque, como sabemos, é usada apenas para campanhas de pesquisa pagas. Então é assim que parece. Só temos quatro parâmetros aqui. Ah, agora, uh, ou atualmente há apenas um fora dos parâmetros que é obrigatório, e é ah, sua equipe fonte. Então nós os parâmetros mínimos de desativação usamos este, que é uma fonte maldita. Alguns anos atrás, havia três deles. Campanha média de origem. Agora é só fonte. Então, ah, não se preocupe que nós não temos você 10 mandato aqui vai funcionar. Então esse foi Ah, exemplo de menu. Outra é, vamos assumir a atividade da rede social. Cenário diferente. Vamos supor que tenho alguns milhares de seguidores no Facebook e estou escrevendo. Há regularmente postagens sobre analytics. Então, de novo, está no Facebook. Então, usamos um Facebook, que é o domínio como você equipe fonte na parada. Este é o posto, então é agora. Ainda estamos no mesmo curso da campanha J, e há um detalhe. Eu coloquei seus benefícios fora tagging porque neste post eu estava descrevendo Como é bom para tributar alguma campanha? Então isso é algo que estamos fazendo, na verdade, agora. E é assim que nosso final você é todo vestido vai se parecer com isso você, Tim parâmetros começou. A palavra-chave está vazia porque não é a campanha de pesquisa paga. Então, atividade nas redes sociais Então, o boletim é o último neste caso, isso é um pouco mais específico porque, uh, não há nenhum domínio específico que temos ou um nome de plataforma. Certo? Nós soamos. E nós Não há nenhum site em que boletim informativo é exibido ou algum nome específico da plataforma . Certo? Então é por isso que eu iria também ano, porque há, Ah, Ah, isso é definitivamente esta é a fonte mais comum e média, uh, uh, valores que são usados para um boletim informativo. Portanto, há quase sempre um boletim informativo em uma fonte e em um e-mail médio em como um nome de campanha , eu usei a data deles. Vamos supor que estou enviando cartas novas regularmente. Digamos que a cada dois ou três dias. Então data é definitivamente a forma mais fácil para mim Teoh distinguir entre diferentes boletim informativo. Então é por isso que eu coloquei lá e como, ah, seu conteúdo de equipe eu uso aqui g um curso. Ah, você deve notar que em alguns exemplos anteriores eu uso cursos G Um nome de campanha neste. Tenho-o como um conteúdo de U T M. Onda tinha uma razão para isso. Tente imaginar fora como um boletim informativo pode parecer que existem várias imagens, algum logotipo fiscal, talvez navegação com o usuário pode clicar e, em seguida, será ligado ao meu site. E vamos supor que tenho informações sobre um novo bloco. gabar-se, eu tenho local lá. Uh, eu tenho meus cursos recentes que eu, uh, são, digamos, palestras públicas que eu tenho. E então eu tenho uma pequena calma lá sobre G um curso sobre este que eu estou me preparando . Quero ver quantas pessoas realmente clicam nele. Então é por isso que eu uso g um curso uma parte za do boletim informativo. Ah, como um conteúdo u tim em novamente, como em dois casos anteriores. Ah, beleza em termos de beleza está vazia porque nós esta não é a campanha de busca de iscas. E mais uma vez, esta é a nossa final. Vocês são todos endereço, incluindo beleza e parâmetros. Eso isto foi para exemplos. E agora vamos dar uma olhada no casal fora dois e não, que também é uma dica Número 25. O primeiro não é, por favor, não use isso. Críticos thes são os personagens especiais, que a Inglaterra não tem muitos deles, mas especialmente se você vive em uma Europa central ou especificamente se você alguma língua eslava . Há um monte de caracteres especiais que, se você vai usar em parâmetros Eugene, será traduzido em algo que eu diria não reservar forma amigável vôo, que você vai em solta qualquer tráfego. Mas você verá que alguns personagens muito estranhos lá não serão fáceis de ler. Então, se você não precisa por algum motivo específico, por favor, não use esses críticos, por favor, use-os consistentemente, que é algo que descreveremos em alguns minutos. Se você quiser ter um espaço em branco no Google Analytics, o que é especialmente bom para palavras-chave, use o plus em vez dele. Google analytics, em seguida, irá traduzir. Plus é um espaço em branco na interface. Ah, você pode notar que eu uso a explosão no primeiro exemplo, então deixe-me apenas voltar rapidamente para lá. Foi em uma busca de bolos e no você pode vir aqui, que você pode ver. Eu tenho o seu curso de explosão de análise do Google explosões, que, em seguida, será traduzido no Google analytics com a base em espaços em branco. Então, sim, por favor use. Ah, se você por algum motivo usar um espaço em branco no parâmetro do jogo não vai funcionar porque você 10 perímetro. É parte do endereço do mictório. E o espaço em branco não é um caractere de apoio lá, então ele não vai funcionar. Por favor, não deixe nenhum dos parâmetros vazios. Como dissemos, apenas a fonte UDM é obrigatória. O perímetro quer usá-lo. Então, uh, se você quiser usar apenas em Guilford para fazer isso mesmo que eu recomende usar pelo menos três deles Ah, por favor, não deixe vazio, certo? Então não faça algo como é mostrado aqui que você terá você tm médio igual nada. Pode acontecer que não funcione e seria um erro muito estúpido. Ah, não ser capaz de encontrar a sobrecarga fiscal só porque este erro em se você pode por favor usar apenas letras pequenas porque Google analytics é uma ferramenta sensível a maiúsculas de minúsculas, que é algo vai novamente. Descreva em alguns minutos. Então, uh, isso foi um par de fazer e não fazer. Ah, e o que vamos mostrar agora são mais duas dicas. O 1º 1 que é um número de ponta 26 é como usar. Ah, vocês são todos campanha Gilder, que é uma ferramenta que vai nos ajudar a construir um pleno trabalho. Você é todo o endereço, incluindo o parâmetro tm. Então vamos e, ah, fazer isso. Mas primeiro temos que procurar no Google, o que é fácil. Mas primeiro temos que procurar no Google, Construtor de campanha Ural No primeiro link, temos inserções resultados G um esporte aplicativo meninas surdas. Venha se você não vir isso, uh, uh, ligue seus resultados de saques na guerra. Você vai encontrá-lo também em Ah, nesta descrição da lição. Então, vamos indo. E o “Isto” é tudo. É muito simples e direto. Entedioso? Eu acho que sim. Vamos rolar um pouco para baixo e ver o que temos aqui. Como podemos ver, a primeira coisa que temos que digitar lá é ah, seu endereço para o qual queremos sentir os usuários que ele clica em ah, link on. Então temos Ah, cinco parâmetros UDM, com os quais já estamos familiarizados. Então, uh, vamos usá-lo. Eu vou usar o endereço mural SE, que waas em um exemplo anterior. Então é ah, um pouco de inscrição temporada slash e vamos supor que eu estou executando a campanha de busca paga eso hum E está em um Google em Edward. Então o que eu vou usar aqui é o Google. Você também tem sugestões. Você está sob alguns dos parâmetros Offiah você 10. Então, o Google é algo que vou usar como fonte de campanha. Medium é um CPC porque é uma campanha de pesquisa baseada. Então CBC e ah, nome da campanha ISS Vamos dizer que aquele que eu usei, que é um g um quarto em então nós também temos capacidade ano para usar campanha turno e conteúdo da campanha em como eu disse que estamos executando uma campanha de busca estadual, então eu também vou preencher um termo de campanha que é um trabalho chave no qual meu anúncio foi exibido . Eu queria tê-lo mostrado no Google mais analytics ambos ou em nós, em insurgência. Estou usando um plus aqui porque eu quero ver que o espaço em branco no Google Analytics. Então, uh, foi isso. Agora só temos que rolar um pouco para baixo e podemos ver aqui, uh,vestido de ano inteiro, incluindo todos os caracteres especiais como ponto de interrogação sublinhado no sinal de igualdade de pessoa. Agora só temos que rolar um pouco para baixo e podemos ver aqui, uh, vestido de ano inteiro, vestido de ano inteiro, Portanto, não temos que nos preocupar se vamos escrevê-lo corretamente manualmente. Então está aqui. Ah, então esta também é a gorjeta número 26. Por favor, use o banco. Eu uso sempre que quero tributar algo. E agora vem a dica número 27 que não é nada além de verificar se funciona ou não. E vamos fazer. Quero dizer com isto. Temos que copiar este endereço, o que podemos fazer com este pequeno botão. E ou mesmo podemos usar este conversor dobrável, o que é bom recomendado para usar. Especialmente se você quiser usar este link no Facebook ou Twitter porque você não quer ter o tão feio longo que você é todo endereço, certo? Então funciona exatamente da mesma maneira. Você só tem Ah, legal. Ou assim podemos ver aqui uma vez que eu curto. E é algo assim. De qualquer forma, temos alcatifado com as versões mais longas e agora vamos testá-lo. Então, o que quer dizer com testes? Temos que abrir uma nova conta. Uh, lugar ali. e Endereçoepressione Enter. E o que quero dizer com teste é que temos que esperar até que as páginas totalmente carregadas e temos verificar é que mesmo depois de carregar na primeira página só há também você 10 parâmetros incluídos em seu endereço. Porque esta é a única maneira como você será capaz de reconhecer esse tráfego. Google Analytics. Então é um teste muito simples, e vale a pena fazer. E por que eu estou dizendo que isso é às vezes acontece. Eles têm 43 direções no seu servidor, que você, como usuário, nem precisa notar. Mas o que às vezes, portanto, é que ele corta os parâmetros UDM. Então o que às vezes faria é que lamentaria que basicamente excluísse você, Tim, parâmetros e seu endereço final ficará assim. Então não haveria você 10 parâmetros que você não vai perder este usuário tráfego. Vamos ver a página e vai bebê dedo do pé será capaz de interagir com ela. Mas você não será capaz de reconhecer o tráfego específico, porque uma vez que o U R l pareceria com ele aqui, veríamos esse tráfego como um tráfego direto e Google analytics, que não é verdade porque era algum tipo diferente do tráfego que atacamos. Mas por causa do redirecionamento que cortou energia você 10 parâmetros que vemos como um tráfego direto . Então, iria distorcer basicamente os dois fora deste policial de trânsito direto neste específico. Então, por favor, faça este teste. São só cinco segundos. Uh, e isso foi na verdade estes são caras que você TN parâmetros. Então, por favor, tente tomar o máximo de tráfego que puder. É sempre bom ver de onde vem exatamente o tráfego. E nas próximas lições, vamos mostrar como encontrar esse tráfego no Google Analytics e o que é mais importante, como avaliá-lo. Então isso é para o dever, e os perímetros são há algumas coisas que vale a pena lembrar. Por favor, use-os de forma consistente, que significa que você deve criar uma metodologia simples e usar cada vez que você tomar algo. A razão para isso é muito simples. O Google Analytics diferencia maiúsculas de minúsculas, o que significa que B e B são dois caracteres diferentes . Então, por exemplo, se você vai enviar o tráfego de sua postagem de bloco para a sua web e pela primeira vez você tomá-lo s u T e médio é igual olhar post. E, pela segunda vez, medida que a TM é igual à publicação de blocos, Google Analytics considerará isso como duas mídias separadas, que custará a descontinuidade dos dados. Quando você vai filtrá-lo, você não vai perder modelo de tráfego, você leva mais tempo para obter a data. Eu quero isso. E como dissemos, tempo é dinheiro e você não quer desperdiçá-lo. Então, por favor, usá-los por uma metodologia rigorosa que eu recomendo que você crie. Você encontrará um exemplo na descrição. 39. GA4 - dicas - Landing pages: Tudo bem, vamos dar outra olhada e, desta vez, vamos nos concentrar um pouco mais no conteúdo do seu site Então, vamos começar com algo que é IC, bastante neutro, que é a página de empréstimo Então eu edito sua dimensão única, que é página de empréstimo mais a string de consulta e duas métricas, sessões e taxa de rejeição, o que, para a análise inicial das páginas de destino, deve ser suficiente Então, vamos usar as duas sessões e a taxa de rejeição. E vamos esperar um segundo ou dois. E aqui estamos. O que vemos? Aqui estão as páginas que geram mais tráfego do que a primeira página, o que significa que provavelmente é algo que os usuários estavam procurando. Eles o encontraram, clicaram e acessaram seu site Como trabalhar com esses dados? Provavelmente, a primeira coisa que você notará é por que não existe uma SAP como a página de destino número um. Também costumava ser o caso no Universal Analytics e, portanto, no GAL4 E a razão para isso é que não há visualização de página em alguns dos casos. Não, Pedro, quando a sessão começar, deixe-me ilustrar como isso pode acontecer Por exemplo, um usuário está navegando em seu site e termina em algumas, em uma das páginas. E então ele sai por mais de 30 min. E, como sabemos, após 30 min, a sessão expira. E quando o usuário volta, ele pode simplesmente rolar, por exemplo, ou reproduzir algum vídeo, que não é uma visualização de página, mas o evento é enviado para o Google Analytics. E, como sabemos, o GA é uma ferramenta baseada em eventos, então é considerado um início de sessão, mas não há visualização de página Então é por isso que isso pode acontecer. Portanto, não se surpreenda se você também ver um aceno de cabeça como página de empréstimo O que você pode fazer com isso? Provavelmente, a única coisa que você pode contornar é prolongar a janela de tempo padrão da sessão, que é de 30 minutos, para períodos mais longos Então isso deveria ser também não é muito bom. Provavelmente não desaparecerá, mas deve diminuir significativamente. De qualquer forma, o que você quer mostrar aqui é como trabalhar com esses dados. Portanto, para torná-lo mais significativo, vou apenas excluí-lo clicando com o botão direito do mouse e excluí-lo das seleções para que os dados sejam E o que temos agora? Seria como se os proprietários do seu site ou apenas analisassem isso. Isso é algo que deve ser do seu interesse. Você gostaria de saber ou se eu estivesse fazendo isso, eu definitivamente gostaria de saber qual, qual conteúdo está gerando mais sessões, que é exatamente o que vemos aqui, certo? Então, vemos as páginas iniciais número um, depois vemos muitas outras páginas pelo volume de sessões que elas geraram Portanto, sinta-se à vontade para fazer a mesma coisa. Basta criar um relatório do jeito que está. E o que eu também edito lá é uma taxa de rejeição, que é uma métrica que nos diz quantos usuários visualizaram apenas uma página e saíram, ou passaram pelo menos 10 segundos no site Tem isso, há uma diferença muito importante entre qual é a taxa de rejeição no Universal Analytics e no Google e no J4 A diferença está exatamente específica de uma segunda janela de tempo após a qual a sessão em J4 não é considerada uma rejeição Então, essa é uma das razões pelas quais vemos valores tão baixos de taxa de rejeição Suponho que, no seu caso, eles deveriam ser significativamente maiores. Eu diria que algo de 30 a 70% era a técnica no momento, o que eu faria é apenas olhar para o topo Não sei, digamos que 25 páginas sejam exatamente, exatamente neste caso. Em primeiro lugar, tente entender quais são os mais populares e pense bem: ei, estou promovendo esses sites adequadamente? Por exemplo, na busca por iscas, estou promovendo-as o suficiente Na arquitetura do meu site? Eles estão visíveis para os usuários? Porque se eles estão procurando por isso fora do meu site, provavelmente são muito populares por algum motivo. Então essa é a análise inicial que eu faria. A segunda seria que essa era na verdade a dica número 14 para descobrir quais são as mais populares. Agora, como usar a taxa de rejeição? Como dissemos, isso provavelmente nos diz a atratividade da página de destino para um usuário Então esse é o passo número 15. Veja o valor atípico zero em algo que é muito baixo, o que provavelmente confundirá os dados Mas o que eu faria como primeira versão seria olhar as 25 páginas principais, talvez até umas 50, e pesquisar as páginas com uma taxa de rejeição muito alta O que significa que qualquer um deles pode estar errado com o site. Provavelmente não está funcionando de jeito nenhum. Ele pode estar quebrado por algum motivo e as pessoas estão procurando por um aplicativo, o que é um caso. Ou você pode esperar a alta taxa de rejeição, por exemplo, nas páginas em que você não espera que o usuário faça nenhuma ação lá Por exemplo, as informações sobre as páginas de contato. Eles simplesmente vêm aqui, encontram um contato, saem e tudo bem. Há uma taxa de rejeição mais alta, mas essa é a razão pela qual essa página existe Mas se for uma página em que você espera alguma ação do usuário e vê uma alta taxa de rejeição Basta abrir essa página. Tentei verificar se alguma informação está faltando, se o site não está quebrado porque você está perdendo clientes ou usuários em potencial primeiro lugar e, provavelmente , clientes, aquela página específica. Então, tente se concentrar no top 25, talvez no top 50, e pesquisar por uma taxa de rejeição muito alta não é só dar uma olhada Você pode encontrar algo que possa, corrigir rapidamente e parar de perder usuários estabilizadores Então, essas foram duas dicas sobre as páginas de empréstimo. Seria ótimo. E espero que, no futuro, possamos usar novamente algo que foi chamado no Universal Analytics como uma classificação ponderada, o que nos permitiria classificar , por exemplo, esse relatório por taxa de rejeição Mas na classificação ponderada, o que significa que ela consideraria também o volume de sessões e a taxa de rejeição na classificação, não apenas a taxa de rejeição, porque se eu a classificasse agora pela taxa de rejeição, isso é o isso Que eu veria alguns deles com 100%, mas apenas com uma sessão, certo? Então, isso não é algo que faríamos, gostaríamos de ver se teríamos Espero que alguém no Google que esteja ouvindo agora, adoraríamos ter ponderado a classificação em J4 Também consideraria o volume de sessões. Então, veríamos aqui as páginas ordenadas pelo volume razoável de sessões e pela alta taxa de rejeição Então, isso é exatamente o que gostaríamos de ver, mas por enquanto só precisamos fazer isso manualmente, classificando-o pelo volume de sessões e procurando a alta taxa de rejeição definida no caso da loja de mercadorias GA. A taxa de rejeição é muito baixa, rejeição é muito baixa, então pode haver Mas o caso de Nova York, espero que funcione bem. Então, vou tentar fazer essas duas dicas que acabei de explicar para você 40. GA4 - dicas - tráfego pago para landing pagas: dica número 16 será espécie de extensão da anterior. Deixe-me explicar o porquê. E desta vez, provavelmente nos concentraremos em economizar um pouco ou realocar seu orçamento de marketing O que quero dizer com isso é que quero dar uma olhada nas melhor e pior desempenho páginas de destino com melhor e pior desempenho da Pesquisa paga, o que significa algo pelo qual você gasta dinheiro. Como fazer isso? A maneira mais fácil é simplesmente adicionar a dimensão do tráfego, que é o meio de origem da sessão. Aqui está como uma das dimensões. E a única coisa que vou fazer é nem mesmo adicioná-lo ao relatório, mas usá-lo como filtro. Então, o Reagan precisa de filtros aqui. E eu só gostaria de ver o tráfego que vem de fontes pagas, que neste caso é algo que deve continuar contendo CPC em seu nome. Sim, aqui está. Portanto, o Google CPC, dependendo da sua região, você pode usar algo diferente Também sei que em algum lugar o valor médio é PPC ou pode ser CSE, Portanto, você deve saber quais abreviações são usadas para o tráfego pago Então, nesse caso, vou usar o Google CPC. E, novamente, clicaremos em Aplicar. Espere um segundo. E aqui estamos. No momento, vemos apenas o tráfego ou as páginas de destino da fonte de tráfego pago e fazemos exatamente os mesmos exercícios no caso anterior. E procure principalmente aqueles com alta taxa de rejeição, porque você definitivamente não quer pagar pelo tráfego que chega ao seu site e sai imediatamente depois de não fazer nada Talvez eles façam alguma coisa, mas provavelmente não é algo que você espera que eles façam. Não espero que você evite as campanhas de tráfego pago para as páginas em que não espera nenhuma ação adicional dos usuários. Então, basta aplicar esse filtro de tráfego pago e pesquisar as páginas com uma alta taxa de rejeição e tentar excluí-las da segmentação ou tentar verificar se você não está literalmente desperdiçando seu dinheiro ou gastando-o pela janela Portanto, há uma dica simples, mas, novamente, algo que pode começar a economizar dinheiro de forma rápida e imediata ou, se possível, realocá-lo para páginas que funcionam exatamente ao contrário, seja, aquela que realmente traz tráfego, que permanece continua em seu Então foi isso 41. GA4 - dicas - agrupamento de canais personalizado: Tudo bem, a próxima etapa será sobre o agrupamento personalizado de canais , como também está indicado no nome Vamos jogar com a forma como nossos canais de tráfego são agrupados Deixe-me mostrar onde está o relatório básico sobre isso. E também é visível no instantâneo do relatório, mesmo aqui. Mas vamos dar mais detalhes, o que significa ir para a aquisição e depois para a aquisição do tráfego. Isso é exatamente o que temos aqui. É chamado de Grupo de canais padrão da sessão. É assim que o Google, por padrão, agrupa nossos canais de tráfego É baseado no conjunto de regras com base nas quais o Google está agrupando todo nosso tráfego em grupos maiores para nos dar alguma simplicidade ao analisar as fontes de tráfego Por outro lado, se houver muitos canais agrupados em um grupo, isso pode causar ou ocultar alguns dos insights que podemos obter dos dados Existe a opção de agruparmos os canais sozinhos definindo as regras completamente do zero, o que é um exercício bastante complicado, mas às vezes vale a pena fazer. De qualquer forma, o que eu gostaria de fazer aqui, como você pode ver no caso do meu Google Analytics, para fins de discurso, a fonte de tráfego ou o grupo de canais número um são referências, o que significa os vários sites de referência que estão referenciando os sites de referência que estão links para o meu site Pubble Isso é algo que pode ser praticamente qualquer referência. Só para dar um exemplo, se eu filtrar a de se eu filtrar a de referência e usar as dimensões secundárias, mídia de origem da sessão para ver o que está oculto nela. Você verá que há nove referências diferentes nos últimos 30 dias Conta Analytics Mania, que são os excelentes recursos do Google Analytics e GTM de Julius Federvicus Ótimo cara, recomendo fortemente que ele siga. Mas aí você pode ver que eu tenho uma udemy ou onde estou postando também os links para material adicional no meu site, Trello, agoda, blá, blá, blá, blá Então, o que eu quero fazer, como você pode ver, tenho 1234 referências e o que eu gostaria fazer agora é criá-las como um grupo de canais separado. Como fazer isso? Como provavelmente esperado, precisamos ir para a seção de administração, que está clicando aqui. Agora que temos um administrador completamente novo, você pode notar que ele é um pouco diferente dos vídeos anteriores, mas bem diferente dos vídeos anteriores. De qualquer forma, é assim que parece. As funcionalidades são exatamente as mesmas. Se você quiser definir nosso grupo de canais personalizado, precisamos clicar aqui para os dados e os grupos de canais. Como você pode ver, existe o grupo de canais padrão que é Google, conforme está na descrição do grupo de canais predefinido do Google Analytics Se você olhar, podemos ver que existem quantos? 18 grupos de canais padrão. Não recomendamos que você tente definir todos os grupos de canais desde o início, pois essa não é a melhor ideia. Deixe-me explicar o porquê em alguns segundos. O que eu recomendo que você faça é duplicar o original e depois fazer as alterações desejadas Isso é exatamente o que eu vou fazer. Quero adicionar mais um grupo de canais aos que já existem, porque essa é a única alteração que eu quero fazer. Em primeiro lugar, vou nomeá-lo, vamos chamá-lo, por exemplo, descrição do agrupamento de canais Pablschnlry é opcional, a descrição do agrupamento de canais Pablschnlry é opcional, então por que deixá-la vazia? E o que está aqui agora é exatamente a mesma lista. Esta é uma breve explicação de por que não faz sentido fazer isso ou tentar criar a lista de canais do zero. O motivo é que o conjunto de regras é bastante específico. Por exemplo, este é o canal direto, o que significa que o grupo de canais padrão é exatamente direto, o que por si só é uma condição muito específica. Mas se preferíssemos, por exemplo, compras pagas, novamente, um grupo específico de canais padrão. Mas o que queremos fazer, por exemplo, orgânico, social, novamente, o mesmo. O que queremos fazer é excluir, basicamente da referência, o UDM como fonte de tráfego Uma coisa importante a lembrar aqui é que realmente importa a ordem dos canais. O que significa se algum usuário de qualquer fonte de tráfego chega ao seu site e , em seguida, o Google Anetics decide fazer o agrupamento de canais, ele vai canal por canal nessa ordem específica Em primeiro lugar, se houver alguma fonte de tráfego, a primeira coisa que o algoritmo faz é avaliar se as condições são atendidas para o canal direto Caso contrário, ele avalia se atende à rede cruzada E assim por diante e assim por diante. O primeiro balde no qual um determinado canal se encaixa, é assim que ele é marcado. E qualquer outra condição a seguir não está avaliando isso. Deixe-me mostrar o que isso significa ou o que pode fazer se não o colocarmos na ordem correta. Como dissemos, quero adicionar um novo canal, que chamarei de Udemy Agora, preciso definir uma condição com base na qual o algoritmo deve defini-la como o canal da Udemy. No agrupamento de canais, preciso escolher uma condição que, neste caso, será a fonte conterá a frase udemy nela Clique em Aplicar e salve um canal. O que ele faz automaticamente é colocar o canal recém-criado em último lugar. No momento, estou cometendo um erro intencional ao mostrar que isso realmente importa na ordem da lista de canais No momento, estou salvando esse grupo chamado agrupamento de canais Pals Se eu voltar agora ao relatório de aquisição. Por padrão, ele ainda está visível como o grupo de canais padrão da sessão. Mas se você clicar aqui, poderá ver a. Aqui está o novo agrupamento dos canais com o nome exato que chamamos Eu vou escolher isso. O que vai acontecer é exatamente nada, certo? Estou usando o meu, mas nada aconteceu porque ainda vemos que não há udemy Por que isso acontece? O que acabamos de descrever anteriormente é que isso é importante na ordem do agrupamento de canais personalizados Isso significa que se eu voltar agora e tentar editar o que eu já criei aqui, você pode ver que está em último lugar. E então há uma definição para a indicação, o que significa que se o algoritmo está avaliando linha por linha com base nessa ordem específica, isso significa que a udemy como referência foi avaliada Ela pertence a esse bucket e nenhuma outra condição subsequente é avaliada. É por isso que não houve mudança. Se agora fizermos uma coisa simples que é reordenar, vou descer e arrastar e soltar o udemy na frente da indicação Isso é o que eu acabei de fazer. E clique em Aplicar e fale sobre esse grupo. Agora, voltando ao Relatório de Aquisição, aqui estamos. Se eu for alterá-lo agora para o agrupamento de canais do Pubble, A Ola Edem está aqui porque movemos para a ordem correta antes da Essa foi a dica sobre como criar um agrupamento de canais personalizado para mudar um pouco E, novamente, enfatizo que a palavra altera ligeiramente o agrupamento original É uma boa ideia sempre copiar o original e alterar o que você realmente deseja alterar e deixar o resto do agrupamento como está, pois você pode fazer mais mal do que bem Essa foi a dica sobre o agrupamento personalizado de canais. Outra coisa que vale a pena lembrar, que é muito boa, é que, se você estiver criando o canal agrupando o personalizado, basicamente não está tocando nos dados de coleta subjacentes, não importa como os importa como Você não está tocando nos dados originais, não pode quebrar nada Você está apenas alterando a forma como os dados são relatados na interface do GA. Sinta-se à vontade para jogar com ele. Você pode até mesmo remover o agrupamento de canais, se quiser. Você ainda pode gostar de editar isso. Também funcionar retroativamente é uma das boas características de você não estar quebrando nada nos relatórios ou nos dados principais. Sim, foi isso. 42. GA4 - dicas - dados de pesquisa de site: Outra dica, será sobre como acessar os dados internos de pesquisa do site. Na minha opinião, um dos dados mais preciosos que você pode coletar em seu site sobre seus usuários. Mas antes de tudo, deixe-me lembrá-lo que quero dizer com dados de pesquisa interna do site. Se eu acessar o Google Merchandise Store.com, significa que estou clicando nesse pequeno loop e estou tentando pesquisar internamente no site da Google Merchandise Store, Store.com, significa que estou clicando nesse pequeno loop e estou tentando pesquisar internamente no site da Google Merchandise Store, digamos que estou procurando por algo bom. E eu vou clicar no botão Go. Se eu esperar alguns segundos, verei alguns resultados de pesquisa. Mas o importante aqui é que eu estava pesquisando a palavra-chave hoodie. Em um dos vídeos anteriores, mostramos como configurar a medição para os dados internos do Sor. No momento, veremos como acessar esses dados na interface GA four. Como dissemos várias vezes durante o curso, G four até agora trata principalmente das personalizações e da criação de um conjunto personalizado de dados Esse também é um dos exemplos. Antes de tudo, precisamos saber qual é o nome da dimensão na qual esses dados são armazenados. O que significa que preciso adicionar um dos 182 disponíveis lá. E o nome da dimensão é chamado de termo de pesquisa. É uma daquelas gerais, não as personalizadas com S maiúsculo. Essa é a dimensão que estou procurando. Estou importando isso porque também sabemos que Google G four é uma medição baseada em eventos O que eu quero ver é quantas vezes um determinado termo de pesquisa foi pesquisado, o que significa quantas vezes um evento de pesquisa aconteceu. A métrica que estou procurando é a contagem de eventos, que é essa. Isso é praticamente tudo que eu preciso. Agora, o que preciso fazer é clicar duas vezes no nome da dimensão e fazer o mesmo com a contagem de eventos. Aqui estou eu. O que vejo agora é no período de 1º de outubro e 15 de novembro, a maioria dos termos pesquisados em todo o site O que você pode ver aqui está ok. Mas qual é a coisa número um? Como mais de 3,5 milhões de contagens de eventos. Esses são todos os outros eventos que não são do termo de pesquisa, se você quiser excluí-los O que é possível no relatório personalizado é que precisamos filtrá-lo a partir daqui. Para fazer isso, precisamos adicionar outra dimensão que é o nome do evento. Estou procurando, aqui está. Preciso importá-lo. Não quero incluí-lo no relatório em si, mas como quero filtrá-lo, mas como quero filtrá-lo, preciso adicioná-lo na parte da dimensão aqui. Neste momento tenho disponível aqui também o nome do evento. Como filtro, estou clicando nele. Quero incluir apenas aquele ao qual o evento é chamado, resultados da pesquisa, que é o evento do qual todos os dados do termo de pesquisa se originam Este é o único evento que eu quero incluir. Se eu clicar em Aplicar. No momento, você vê que a linha vazia com 3,5 milhões de contagens desapareceu e, no momento, vemos apenas os dados reais. Essa é a forma de acessar esses dados. Isso é praticamente tudo o que está disponível no momento no GA Four Podemos ver quais são os termos mais pesquisados no site. Pelo menos nos fornece as informações que os clientes ou usuários estão procurando. Para uma análise mais aprofundada, o que eu recomendo fazer é examinar o topo, não sei, talvez 50 termos de pesquisa. Obviamente, dependendo do volume total de termos de pesquisa que você tem, basta verificar se você tem o conteúdo relevante para todos os termos de pesquisa ou não. Espero que, no futuro, mais métricas relacionadas aos dados de pesquisa apareçam no Google Analytics, porque isso é como não nos dar a imagem ou não nos dar a liderança O que devemos fazer com os termos de pesquisa para ver qual termo de pesquisa converte melhor Qual termo de pesquisa tem a maior taxa de saída que está causando mais conversões e assim por diante Esses são os dados que estavam disponíveis no Universal Analytics e esperamos que nos próximos meses, ou pelo menos nos anos, apareçam novamente. Essa foi outra dica, como acessar os dados de busca do site. 43. GA4 - dicas - desempenho de produtos: Essa dica será um pouco diferente porque permaneceremos apenas parcialmente no GA quatro por causa de suas limitações. Deixe-me mostrar o porquê. Nesta dica, gostaria de focar nos dados do comércio eletrônico. É especialmente para aqueles que administram o negócio de comércio eletrônico e desejam analisar os dados do item ou os dados do produto, como costumavam chamá-los na análise universal. O que quero dizer com isso, se eu fosse para a monetização e depois para as compras de comércio eletrônico . E eu gostaria de me concentrar apenas em analisar como cada produto ou item está sendo vendido ou, em melhores palavras, como está seu desempenho em toda a jornada do cliente Este é o relatório para o qual eu voltaria, espero que apenas a limitação temporária devido a muitas métricas sobre o comércio eletrônico, ainda não existam por padrão na interface, mas, novamente, espero que elas estejam lá nos próximos meses O que temos até agora são apenas os dados básicos sobre os itens, que é o nome do item. E depois há um conjunto de métricas. E nenhum deles é relativo, o que significa que, quando estou vendo o relatório, vejo quantas vezes, por exemplo, determinado produto foi visualizado. Isso significa que os detalhes do produto foram visualizados. Então, por exemplo, quantas vezes ele foi adicionado ao carrinho. Mas se você quiser, pelo menos basicamente, analisar os dados, precisaríamos da métrica relativa, o que significa ver algo como a taxa de Ds em relação ao cartão, que seria um número muito simples quando dividiríamos, por exemplo, Hudi 195 do 25º aniversário do Google por 1077, que nos daria a taxa de adição ao carrinho O motivo é simples: se você quiser comparar todas as linhas, não podemos esperar que elas tenham o mesmo volume de itens usados. É por isso que precisamos das métricas relativas. Da mesma forma com os itens comprados. Sim, vemos quantas vezes um determinado item foi comprado, mas não há muita comparação que possamos fazer. Por exemplo, se alguém está tendo um desempenho bom ou ruim, meu objetivo que ainda não tenhamos disponibilidade para ver algo como a taxa de conversão do item, que seria, novamente, um número simples Por exemplo, para o caso de, novamente, a linha número seis do Google, aniversário T. do Google 25 GL, isso seria como dividir os itens comprados 70 por 900 e depois ver a taxa de conversão Novamente, isso nos permitirá comparar os itens entre si. E até agora essas métricas nem existem nos relatórios personalizados. Não vamos lá porque simplesmente não está lá. O que existe até agora é a disponibilidade para criar algumas métricas calculadas. Mas nas contas padrão, contas padrão de quatro, há uma limitação de ter apenas cinco delas. Precisamos ter muito cuidado ao criar as métricas calculadas. Vou abordar isso em um dos próximos vídeos. Mas o que eu quero mostrar agora é a adoção, como jogar com os dados do GA Four até o momento em todas as métricas estejam disponíveis. Ou todas as métricas com as quais estávamos acostumados a partir da análise universal. A solução para isso é outro produto do Google , chamado Lo Studio, anteriormente conhecido como Google Data Studio, mas após a aquisição é o Luker Tudo o que precisamos fazer é fazer login lá e todos que tiverem acesso a qualquer produto do Google poderão facilmente fazer login também no Luker Studio e tentar criar pelo menos o relatório básico para analisar os dados disponíveis na conta do GA O que vou fazer agora no Google para o estúdio é que, se você estiver basicamente familiarizado com o uso de qualquer ferramenta on-line, será bastante fácil usar também o Luker Studio Aqui estamos clicando neste link, Luker Studio@google.com, que me leva a essa tela Se você estiver aqui pela primeira vez, talvez apenas reconheça um ou dois consentimentos E então você deve ver algo assim. Vamos dar uma olhada. Studio permite que você crie O Studio permite que você crie muitas visualizações de dados, mas o objetivo deste exercício não é detalhá-las, mas apenas mostrar como é fácil criar algo com base nos dados do GA Four para que não precisemos exportá-los Então, ir para o Xl, por exemplo, ou para a planilha do Google, também é possível fazer isso dentro do E o melhor disso é que você pode salvar o relatório sempre que fizer login. fato de você poder ver então os dados contínuos significa que toda vez que você fizer login, poderá ter acesso aos dados novos, se quiser. Como fazer isso? Vamos construí-lo a partir do próprio esquadrão, clicando no relatório em branco, esperando por um ou dois segundos A primeira coisa que preciso fazer é usar algo chamado Google Connector, que nada mais é do que a fonte de dados na qual queremos basear o relatório. Estou clicando no Google Analytics. Preciso selecionar entre todas as contas às quais tenho acesso. Vou para aquela conta demo e para a loja Google Four Google Merchandise, que é exatamente essa conta do Google Aqui estou, clico em selecionar e depois clico em a. Novamente, esperando por um ou dois segundos até que eu esteja conectado lá, o que aconteceu agora mesmo. OK. Sim, eu quero que você faça exatamente isso. Estou clicando para adicionar ao relatório. Aqui estou eu. Agora eu tenho a tela em branco com uma tabela muito simples aqui, que é o nome do evento e quantas vezes algo ocorreu. Como já estamos familiarizados, como criar um relatório personalizado dentro das quatro interfaces. Isso é muito parecido. O que vemos aqui é uma visão ligeiramente diferente, a comparação com a que estamos acostumados com o GA four. Mas o princípio é o mesmo a ferramenta de arrastar e soltar, na qual podemos mover facilmente as dimensões e métricas e , em seguida, elas começarão a aparecer neste relatório. Vamos criar o mais simples. Temos a fonte de dados aqui, que é a loja Google Merchandise E temos duas dimensões padrão aqui, mas queremos construí-las do zero. Estou clicando no X aqui e estou deixando aqui a vista. Por enquanto, vamos deixar isso aqui. Mas a minha principal dimensão na qual quero basear o relatório é a que está aqui. E é chamado de nome do item. Voltando aqui e pesquisando o nome do item dentro das dimensões, aqui está. Estou clicando no nome do item e já o tenho. É uma configuração inválida, certo? Porque eu tenho as visualizações aqui, que é a métrica conectada à página. Esse é o motivo. Mas agora eu posso removê-lo porque o relatório pode ficar vazio sem nenhuma dimensão ou métrica nele. Estou removendo a métrica agora. Quero adicionar aqui, por exemplo, itens visualizados e itens adicionados ao cartão. Esses dois são definitivamente algo que estou procurando. Visualização do primeiro item, espere apenas um segundo para ver os itens com o nome correto. Tudo bem, esses são os itens plurais vistos aqui. Temos a métrica aqui. Foi visualizado na métrica, sim, agora começamos a aparecer. Aqui está apenas a ordem, para que eu possa começar a minimizá-la só para ver os melhores nomes das métricas E então eu disse itens adicionados ao cartão, adicionando também este aqui, também podemos jogar com o pedido aqui. Deixe-me ampliar este. Aqui estamos, temos itens e itens adicionados ao cartão. Vou adicionar mais uma métrica aqui, que são os itens comprados. Em seguida, criaremos duas métricas calculadas ou personalizadas, o que é um ótimo recurso. Agora, os itens comprados aqui, temos praticamente a mesma visão básica que tínhamos. Podemos jogar com o tamanho da mesa, ela automaticamente nos mostra mais e mais linhas. Vamos ficar com algo como aqui. 20 deve ser adequado para o propósito desta dica ou conjunto de dicas. Aqui estamos agora, quero criar a primeira métrica calculada, que me diz exatamente quantas pessoas ou quantas vezes se algum item for visualizado. Também é adicionado ao cartão, mas de forma relativa. Vou criar uma métrica, mas agora não vou selecioná-la do conjunto de predefinidas, mas vou criá-la do zero , clicando nesse pequeno ícone azul de adição E é isso que eu vou fazer. Em seguida, criando outro pequeno ícone azul positivo, que é criar o campo. Aqui tenho o diálogo, que significa que, antes de tudo, preciso nomeá-lo. Nomearei essa métrica como duas cartas, que é meu nome favorito. E adicionando também a taxa de palavras. No momento, preciso selecionar o tipo de dados, que neste caso será a porcentagem percentual. Aqui estou definindo a fórmula para isso. Você não precisa se lembrar dos nomes exatos porque o sussurrador funciona perfeitamente O que vou fazer é encontrar esse nome nos itens métricos adicionados ao Cartão, que é esse. Estou clicando nisso. Você pode usar operadores que estão dividindo por itens usados. Aqui estamos. Agora, esperamos um segundo até que tenhamos essa caixa de seleção verde. Sim, perfeito. Portanto, a sintaxe é válida e agora estou clicando em Aplicar Ele deve aparecer aqui. Ok, aqui está. Foi adicionado logo no final disso. Quero movê-lo primeiro para cá, não se preocupe, depois fazemos uma filtragem No momento, podemos ver muitos números, o que não faz muito sentido porque os dados estão quebrados com o Google na loja de mercadorias Mas esse não é o objetivo desse exercício. O objetivo é descobrir a habilidade, ou ter a habilidade, de criar esse relatório do zero. Novamente, a segunda métrica que vou criar é como a taxa de conversão de cada item. Que, nesse caso, seriam os itens comprados divididos pelos itens visualizados. Novamente, clicando no azul pequeno, em outro azul pequeno, vou nomear essa taxa de conversão. Será de novo. Métrica percentual definida como itens comprados divididos por itens, itens sim, visualizados. Estamos novamente aguardando a validação da caixa de seleção verde. Ok, aqui está. E eu estou clicando em Aplicar e devo aparecer a cada segundo. Ok, aqui está. Agora eu o encomendei intencionalmente dessa forma porque, antes de tudo, gostaria de ver qual é a adição ao carrinho D, que é a primeira etapa na jornada do cliente Certo? Se algum produto está prestes a ser lançado ou item a usar esse nome, se algum item está prestes a ser comprado, primeiro ele precisa ser editado no cartão, que é exatamente o que vou examinar aqui E que precisa ser comprado, que é esse número, como funciona. Quero que todas as métricas sejam vistas com o nome completo. Aqui está, a forma de jogar com isso é se eu, por exemplo, clicar aqui, o relatório o classificará automaticamente pelos itens adicionados ao cartão, o que você pode ver neste caso, que há cerca de 155.000.001 itens sendo adicionados ao cartão, que obviamente não pode Mas estou apenas mostrando as possibilidades aqui. Quero classificá-lo por itens visualizados. Novamente, ainda vejo muitas linhas que não fazem nenhum sentido. A coisa boa aqui para os propósitos deste exercício, e talvez também seja o seu caso, é fazer algumas filtragens Há muitas outras opções disponíveis aqui, mas o que eu quero fazer é filtrar esses valores discrepantes Vou chamá-los, por exemplo, algo que foi adicionado mais de 1 milhão de vezes ao cartão, que definitivamente não é o caso se ele foi usado apenas um pouco menos de 3.000 vezes Como fazer isso? Ao clicar nos anúncios para filtrar, preciso dar um nome a eles. Vou chamá-lo como um caso atípico e um cartão. Aqui está. E eu quero excluir qualquer coisa que tenha itens adicionados ao cartão mais ou mais do que, digamos. Acho que até 100.000 deveriam estar bem. Aqui estamos. Vamos clicar em Salvar e ver o que acontece com o relatório. Ok, começa a fazer mais sentido. E também temos alguns nulos aqui, que aparentemente, por algum motivo, aparecem aqui Mas se eu for filtrá-lo, não deveria ser o caso. Sim, agora os dados começam a parecer muito bons. Outra coisa interessante que podemos fazer aqui é alterar o tipo do gráfico Vemos o mapa de calor aqui, que o está mudando para este. Ele usa automaticamente o calor de cada coluna aqui. Novamente, ele mudou a classificação padrão. Novamente, preciso classificá-lo por itens vistos aqui. Agora, quando se trata de análise, tenho ótimos dados para fazer, análise muito básica que me diria, ok, quais produtos são populares quando se trata de adicionar alguns produtos ao cartão. Então, podemos ver que existem muitas diferenças, certo? O primeiro produto representa 14% das adições ao comércio de cartões. O segundo 118, mas o terceiro não chega a 3%. Considerando que este é o terceiro produto mais popular quando se trata de itens, provavelmente não está funcionando muito bem. Isso também é confirmado aqui pela taxa de conversão do item, que é muito baixa, certo? 0,1% Das 1.000 visualizações, apenas uma aconteceu quando esse item foi comprado OK. Este é definitivamente o produto que eu gostaria de examinar. O que eu faria como primeira coisa. Eu acessaria o site e tentaria descobrir se não há algo errado com esse produto. Se não for visto muitas vezes ou se não promovermos informações erradas sobre o produto ou por outros 1.000 motivos. Mas isso me diz que, ok, nem mesmo é como se fosse editado no cartão corretamente e, se for, não foi comprado. Definitivamente, há algo errado em toda a jornada do cliente. Esse é o conjunto dos dados e, se formos linha por linha, podemos ver muitas diferenças. E, novamente, preciso enfatizar que os dados do Google provavelmente estão quebrados ou não, mas definitivamente quebrados, pois vimos 155 milhões de itens adicionados ao cartão por um item. Mas a questão é que você pode criar esse relatório com bastante facilidade, mesmo fora da interface do G Four, e ser capaz de fazer uma mesmo fora da interface do G Four, e ser capaz de fazer análise rápida de produtos específicos e ver se algo está quebrado, quebrado ou não. É assim que você pode jogar com o relatório. Você pode salvar esse relatório ou ele será salvo automaticamente quando você o criar, sempre que fizer login na próxima vez Se você o nomear, digamos, vamos nomeá-lo como algo razoavelmente parecido com o desempenho de um produto Você também pode, por exemplo, visualizá-lo automaticamente e, não vendo como nesta área de edição, você pode jogar com ele exatamente da mesma forma que jogávamos na época ou anteriormente. Podemos classificá-la por qualquer métrica que você quiser e explorar os dados para ver Espero que essa métrica ou algo semelhante a essa métrica esteja disponível em breve também no G four Mas, como não é o caso, você pode jogar com eles fora do GA, onde os dados estão disponíveis, e criar os campos calculados ou as métricas calculadas conforme desejar. Isso era sobre o desempenho do produto. Então, algumas dicas: se você gosta do Google Luc Studio, ou Luc Studio é o nome atual, fique à vontade para jogar com ele também Mas esse não é o objetivo deste curso. Só queria dar uma ideia ou dica de onde podemos jogar ao ar livre com o Google Analytics espero que você tenha gostado. 44. GA4: idade, gênero e dados demográficos habilitados: Vamos continuar com dicas práticas. Desta vez, vamos nos concentrar um pouco nos dados demográficos que o Google Analytics está fornecendo a você, e você não precisa fazer muita coisa para coletá-los. Em primeiro lugar, o que queremos dizer com dados demográficos? Se eu clicar no relatório de atributos do usuário, posso ver aqui uma etapa dedicada chamada Detalhes demográficos Então, quando eu clico lá, vemos aqui por padrão a primeira dimensão, que é chamada de País. Mas o que vou focar mais desta vez será na idade e no sexo. Então, quando eu clico na idade aqui, você provavelmente verá algo que você espera, que é a divisão da sua base de usuários com base nas faixas etárias, que é 18, 24 , 25, 34, e assim por diante. A primeira coisa que precisamos fazer para ver os dados é ativá-los na interface do Google Analytics. Como fazer isso? É muito fácil de fazer. Então, o que precisamos fazer é entrar na seção de administração clicar na coleta de dados, que é exatamente onde estou agora, embora mostre o erro interno. Só um segundo para provar que realmente funciona dessa maneira. Se eu fosse desde o início, voltasse à coleta de dados, e aqui está a coleta de dados de sinais do Google. Essa caixa de seleção deve estar ativada. Se você fizer isso a partir desse momento, o Google começará a coletar os dados demográficos sobre seu usuário Por favor, faça isso como primeira coisa, depois voltaremos aos relatórios. Quando eu voltar para a parte de relatórios, pode acontecer que você não veja nenhum dado aqui. Em primeiro lugar, leva algum tempo, digamos, alguns dias antes os primeiros dados apareçam em sua interface, além de haver um sinal de certo limite de dados, o que significa que você precisa ter um volume suficiente de dados, o que é que ninguém sabe Mas vamos supor pelo menos algumas centenas de sessões por semana para ver esses dados, já que o Google ainda é muito rigoroso quando se trata de anonimização dos dados Portanto, se você tiver apenas um tráfego muito pequeno, provavelmente nunca verá esses dados. Além disso, certifique-se de que, na maioria dos casos, linha número um seja desconhecida, que significa que o Google mede esses usuários, mas não tem dados suficientes ou não tem o consentimento dos usuários para fornecer os dados demográficos De qualquer forma, não precisamos que 100% dos dados sejam coletados porque, se tivermos dados suficientes, a distribuição entre essas incógnitas será praticamente a mesma que no caso dos dados que já medimos Então, isso é como habilitar isso. Então, essa é outra dica. E agora, como entender os dados em si. O que vejo aqui agora é um conjunto predefinido de dados e, como todos sabemos, nunca é suficiente, então o GA four trata principalmente personalização e criação de algo do zero, e isso não será a exceção Então, vou para o relatório personalizado. Eu me preparo para esse conjunto de dicas. Vá até lá, como você pode ver, e receba um erro interno. Sempre que você vê algo assim, basta atualizar a janela e, de repente, ela começa a funcionar novamente Quando vou para as explorações, já preparei um relatório, sabemos como trabalhar com isso Apenas uma breve descrição, o que eu vejo aqui. Eu adicionei a idade e o nome do evento como dimensões. A razão pela qual tenho aqui o nome do evento é porque eu quero filtrar a taxa de conversão ou, como agora é chamada recentemente, a taxa de eventos da chave do usuário. Somente para as compras, porque essa é a principal conversão da loja de mercadorias do Google E então eu ouvi métricas como número ou volume de usuários ativos, engajamento do usuário, receita de compra. Então, essas são as métricas que eu edito mais a receita média de compra. Então, esse é o conjunto de métricas que os editores relatam, e eu quero entender basicamente qual é o meu grupo de usuários, quem eles são Quem são os usuários que estão acessando meu site? Eu quero entendê-los. E isso deve me dar outra camada de compreensão de quem eles são. Agora, vou minimizar as configurações e as variáveis para me concentrar apenas nos dados O que isso me diz, como eu disse, temos aqui desconhecido como linha número um porque o Google não fornece dados sobre os usuários para os quais o Google não tem dados suficientes. Mas o que é importante para nós é entender o resto porque, como eu disse, a distribuição entre o desconhecido será a mesma dos dados que coletamos. O que isso me diz é que o grupo de usuários número um são jovens com menos de 24 anos de idade, e então acontece assim, como vemos O que eu gostaria de entender é esse é o grupo número um ou o grupo que visita mais frequentemente a loja de mercadorias Go Google Eu posso ver ao comparar a receita total que eles geram, que é, como eu disse, a conversão número um para a loja de mercadorias do Google Se, no seu caso, você não está no negócio de comércio eletrônico, tenha aí sua conversão, seu objetivo principal ou evento principal. Como se tratasse de uma saída. Então eu quero entender. Envolver-se na taxa desse grupo é bom, eu diria, um pouco melhor do que a média. Mas quando olho para o lado direito, ou seja, qual é a taxa de eventos chave, que neste caso é filtrada pelas compras, vejo que está tudo bem, mas comparando com o resto delas, nem a metade da que tem o melhor desempenho quando se trata da taxa de eventos principais, que é algo que não é o melhor em termos de volume mas definitivamente aquele que converte melhor Estou recebendo uma visão bastante decente aqui. Mesmo que, no primeiro lado, possa parecer que este é o meu principal grupo em que eu deveria me concentrar, talvez sim. Mas quando se trata da faixa etária que converte melhor Na verdade, tem de 45 a 54 anos. O que fazer com isso? Em primeiro lugar, quando estou realizando, por exemplo, uma campanha paga, talvez esse seja exatamente o grupo-alvo em que eu deva me concentrar por algum motivo porque eles convertem melhor. Outra coisa pode ser tentar entender por que os jovens que acessam meu site não se convertem tão bem, na verdade. Por que é assim? Claro, talvez exija pesquisas adicionais. Este é o ponto de partida para me dizer que eu provavelmente deveria me concentrar nesses caras porque, que eu provavelmente deveria me concentrar nesses caras embora esse seja o maior grupo, ele definitivamente não se converte muito bem. No futuro, tudo bem, uma coisa é se uma determinada faixa etária se converte ou não, que é mostrado aqui Eu posso ver que 45 54 é o que converte melhor. Mas ao verificar se alguém já está convertendo, ou seja, comprando algo, quanto está disposto a gastar Então, quando estou descendo até a maior receita média de compra, que é de 240 bugs aqui, surpresa, são mais de 65 Parece que eles não estão convertendo bem, na verdade, é a pior taxa de conversão que vemos aqui Mas se eles se converterem, compram quase não o dobro, mas 50% a mais do que a taxa média de compra. Por alguma razão, mais de 65 compram significativamente mais ou por quatro compram significativamente mais do que a média. Novamente, acho que quando estou planejando, por exemplo, as campanhas de desempenho, talvez eu devesse que quando estou planejando, por exemplo, as campanhas de desempenho, focar em produtos um pouco mais caros para essa faixa etária, focar produtos um pouco mais caros para porque parece que eles estão organicamente dispostos a comprar coisas um pouco mais caras Essa é outra dica de como tentar entender as faixas etárias e também um bom exemplo de como não se agir de forma quieta ao ler os dados e ficar confuso com o fato de que o volume total de usuários ativos provavelmente é algo em que devemos nos concentrar Essa foi a dica baseada na faixa etária e, da mesma forma, se eu abrir agora as variáveis e as configurações, adicionarei mais uma dimensão, que neste caso seria o gênero e a adicionaria para relatar e substituí-la pela idade. Novamente, minimize isso. Novamente, me ajuda a entender se homens ou mulheres são de alguma forma diferentes quando se trata interagir e interagir com meu site Então, novamente, preciso enfatizar que estamos na loja de mercadorias do Google, onde eu diria que muitas pessoas que chegam lá são do sexo masculino ou parecem que deveriam estar mais engajadas com o E isso é algo que também vemos aqui. Em primeiro lugar, há mais homens acessando o site do que mulheres. Sim, provavelmente eu posso entender isso. Seja algo desejado ou não, não sei se isso provavelmente precisa que alguém do Google entenda. Mas os homens também têm maior taxa de engajamento e maior taxa de eventos-chave ou taxa de conversão aqui. Novamente, algo interessante, que homens ou homens estejam comprando mais. Por outro lado, novamente, ao tentar entender um determinado comportamento ou diferenças entre homens e mulheres, aqui está. Quando a mulher ou a mulher decidem comprar algo, elas compram por muito mais do que os homens, por exemplo. Novamente, esse é o insight para mim como trabalhar com esse grupo de usuários específico. Então, essa dica foi baseada no sexo. A grande coisa que você poderia fazer, e eu deixo isso para você como algo que talvez seja uma surpresa para você. Se você tentar combinar sexo e idade, o que descobriremos é quem provavelmente está ou talvez tentando entender qual é o seu grupo-alvo mais lucrativo ou aquele que está menos envolvido com você. Então, de acordo com isso, talvez você possa começar a mudar o conteúdo do seu site ou a forma como você se comunica com determinado grupo de pessoas. Então é isso que a combinação de idade e sexo deve ajudá-lo a entender ou, em geral, os dados demográficos para entender o que e quem é meu grupo-alvo Então, sim, essas foram algumas dicas sobre os dados demográficos 45. GA4: métricas escalonadas: Outra dica que vamos mostrar é sobre o novo recurso do G four , chamado de métrica calculada. E, como você pode estar pensando agora, pode ser seja algo que costumava ser por anos no GA, e agora também está disponível aqui. Então, vamos dar uma olhada no que é e como criá-lo. Precisamos ir para a seção Administrador Para criar uma métrica calculada, você precisa ter pelo menos um nível adicional de permissões na conta específica do GA. Então, se você não conseguir fazer exatamente o que estou fazendo, alguém precisará aumentar suas permissões. Portanto, preciso rolar um pouco para baixo no administrador e acessar as definições personalizadas. Portanto, esse é o lugar onde podemos criar algo personalizado e o Google Analytics não o mede e coleta por padrão. E agora vamos dar uma olhada nas métricas calculadas. Então, estou clicando aqui e, na conta padrão, podemos criar até cinco métricas calculadas. O que são métricas calculadas? Isso nos permite criar uma nova métrica com base nas métricas existentes no GA four. Então, como fazer isso, bem simples. Quando clico aqui em criar métrica calculada, aqui está a janela de diálogo que se abre e eu posso criar aqui uma nova métrica. É um recurso muito interessante, embora seja necessário saber que nem todas as métricas atualmente disponíveis no GA quatro podem ser usadas na fórmula ao criar uma métrica calculada. Espero que isso mude com o tempo. Mas eu quero que você já esteja ciente desse recurso. Então, por causa dessa dica, decidi criar uma métrica simples, que está me dizendo: qual é o volume de usuários inativos Ou vamos chamá-lo como os usuários inativos. Como já sabemos o que são ativos. Então, esse seria um cálculo bem simples. Então, criamos o nome e, automaticamente, ele cria automaticamente o nome da API. Então, isso é algo que permitirá que você, no caso de exportar os dados para uma consulta de BI, também tenha um nome de API dedicado para essa métrica Então, nesse caso, será algo assim. A descrição é algo opcional. Então, eu posso escrever aqui, por exemplo, vários usuários inativos, mas se você usar o nome autoexplicativo da métrica em si, você nem precisa escrever uma descrição e, agora, a fórmula Você precisa digitar e ele abre automaticamente todas as métricas disponíveis que podem ser usadas em uma fórmula. Você pode ver que são muitos deles, mas não todos. Então, como dissemos, queremos calcular o número de usuários inativos. Como fazer isso? Eu só preciso subtrair o total de usuários e o usuário ativo. Se você começar a digitar, ele mostrará tudo o que corresponde a Aqui está a fórmula, é válida porque a validação é feita automaticamente, se não for válida, esse campo de entrada será marcado com uma cor vermelha, e eu posso selecionar a unidade de medida, então ela pode ser padrão, que significa o número, moeda ou distância ou tempo. Esse é o tipo de número que temos. Se eu tiver feito o que fiz, agora clico no cofre, vou esperar um segundo e agora posso ver que ele já está lá. Agora vamos mostrar onde encontrá-lo e usá-lo na interface. Mas você tem aqui a opção também editá-lo a tempo, se quiser. Você pode copiá-lo caso queira criar algo muito semelhante ou arquivá-lo, o que significa que ele desaparecerá completamente da lista dessas métricas calculadas disponíveis. O importante é saber que, se você criar a métrica calculada, ela criará ou calculará todos os dados disponíveis desde o primeiro momento em que você configura a conta, o que é muito legal porque alguns dos recursos GA funcionam de forma que eles começarão a calcular os dados logo no momento em começarão a calcular os dados que você os cria, mas esse não é o caso, e mostraremos isso imediatamente. Então, configuramos a métrica calculad