Changements majeurs dans Google Analytics 4 BigQuery : une nouvelle compréhension des événements web
Google a récemment annoncé des ajouts au schéma BigQuery pour les exports d’événements de Google Analytics 4 (GA4), spécifiquement pour les propriétés web. Ces nouveaux champs apportent une compréhension plus granulaire de la manière dont les événements utilisateur se déroulent sur une page web, améliorant ainsi les capacités d’analyse des données.
Nouveautés ? Trois nouveaux champs de classement des événements
L’update introduit trois nouveaux champs au sein des tables d’événements existantes de BigQuery :
- batch_page_id : Assigne un identifiant unique au groupe d’événements collectés lors d’une seule visite de page web.
- batch_ordering_id : Spécifie l’ordre dans le batch_page_id dans lequel un événement spécifique s’est produit.
- batch_event_index : Fournit un numéro séquentiel assigné à chaque événement au sein du batch_page_id.
Pourquoi l’ordre des événements est-il important ?
Comprendre la séquence des interactions utilisateurs est crucial pour l’analyse du comportement sur le site web. Ces nouveaux champs permettent de reconstruire l’ordre précis dans lequel les événements se sont déroulés sur une page web. Cela peut être précieux pour des tâches telles que :
- Analyser les parcours des utilisateurs et identifier les points de déperdition potentiels dans les tunnels de conversion.
- Comprendre comment les utilisateurs interagissent avec des éléments spécifiques sur une page.
- Mesurer l’efficacité des tests A/B où l’ordre de présentation du contenu est une variable.
Bien que Google n’ait pas encore fourni de directives spécifiques sur l’utilisation de ces champs, les analystes peuvent probablement les exploiter via des requêtes BigQuery. Par exemple, on pourrait trier les événements par visite de page web (batch_page_id) puis les analyser chronologiquement en fonction du batch_ordering_id et du batch_event_index.
Mise à jour du SDK nécessaire
Pour bénéficier de ces nouveaux champs, vous devrez mettre à niveau le SDK de votre propriété GA4 aux versions publiées après le 16 juillet 2024 (Android 17.2.5 ou ultérieur, iOS 16.20.0 ou ultérieur). Les versions antérieures continueront d’exporter des données en utilisant l’ancien schéma, sans les détails de classement des événements.
L’impact de cette mise à jour dépend de l’importance que vous accordez à l’analyse des séquences d’événements dans les données de trafic de votre site web. Si la compréhension du flux de parcours utilisateur est cruciale pour votre entreprise, cette mise à jour offre de nouvelles perspectives précieuses sur le comportement des utilisateurs.
Migrer les données historiques
Si vous utilisez GA4 avec des versions antérieures du SDK et avez des données historiques dans BigQuery, il pourrait être nécessaire de les migrer vers le nouveau schéma. Google fournit un script pour aider dans ce processus, mais celui-ci nécessite une expertise technique et plusieurs étapes supplémentaires.
Enrichir l’analyse comportementale des sites web
Ces nouvelles additions au schéma BigQuery pour les propriétés web GA4 offrent une amélioration significative pour l’analyse comportementale des sites web. En permettant une compréhension plus précise de l’ordre des événements, les entreprises peuvent obtenir des insights plus profonds sur les comportements des clients et optimiser leurs pages web pour de meilleures expériences utilisateur et conversions.
Imaginez, vous pouvez enfin tracer avec exactitude le cheminement de chaque utilisateur sur votre site. Chaque clic, chaque interaction, chronologiquement décortiqué grâce à ces nouveaux champs. Vous pouvez visualiser où les utilisateurs abandonnent le processus d’achat, quelles sections de votre site retiennent leur attention, et quelles fonctionnalités gagnent ou perdent en popularité.
En conclusion, cette mise à jour offre aux professionnels du SEO et aux analystes web un nouveau terrain fertile pour l’exploration des comportements utilisateurs et l’optimisation des expériences en ligne. Les possibilités sont vastes et seulement limitées par notre ingéniosité à tirer parti de ces nouvelles données. Préparez-vous à explorer de nouvelles dimensions dans l’analyse SEO!
