O Google Analytics 4 deve acionar reorganizações e avaliações de agências

Até agora, você já deve saber que o GA4 opera em várias plataformas, usa um modelo de dados baseado em eventos para fornecer medições centradas no usuário e não depende exclusivamente de cookies.

E você reconhece que o GA4 usa aprendizado de máquina para gerar insights preditivos sofisticados sobre o comportamento e as conversões do usuário, criar novos públicos de usuários com probabilidade de comprar ou abandonar e exibir automaticamente insights críticos para melhorar seu marketing.

Caramba, talvez você já tenha começado a migrar para o GA4 o mais rápido possível para criar os dados históricos necessários antes que o Universal Analytics (UA) pare de processar novos hits em 1º de julho de 2023 e o UA 360 interrompa o processamento de novos hits em 1º de outubro de 2023 .

Muitas pessoas podem erroneamente pensar que têm uma boa noção das coisas.

Bem, eu estava no Pubcon Las Vegas em 14 de novembro de 2005, quando o Google anunciou que o software Urchin, adquirido em abril daquele ano, estava sendo renomeado para Google Analytics. Sim, eu estava na sala onde aconteceu.

Eu estava ao lado de um de meus clientes, John Marshall, CEO da ClickTracks Analytics, que oferecia uma variedade de soluções concorrentes que custavam US$ 495, US$ 1.195 ou US$ 3.495.

Foi quando ambos ouvimos que a versão básica do Google Analytics era gratuita pela primeira vez.

Então, eu sei um pouco sobre o impacto das novas versões do serviço de análise da web do Google.

E aprendi que você não precisa esperar que o aprendizado de máquina gere insights preditivos sofisticados sobre alguns "eventos" que a adoção do GA4 provavelmente desencadeará para sua organização ou clientes nos próximos 14 meses.

Uma delas é uma reorganização. A outra é uma revisão da agência.

A Reorganização

A equipe de “análise da web” ainda está no departamento de TI em muitas organizações.

Por quê?

Porque a equipe foi originalmente criada em 1995, quando a análise da web significava servidores, arquivos de log e código manuscrito complexo para analisar os arquivos de log e gerar relatórios.

Então, colocá-los no departamento de TI fazia todo o sentido naquela época.

Mas, a coleta, o armazenamento e o processamento de dados foram todos movidos para a nuvem (hospedado pelo seu provedor de serviços de aplicativos em vez de internamente).

Isso eliminou a necessidade de manter equipes de TI para análise da web, exceto talvez para atualizar códigos de medição e fragmentos de código relacionados conhecidos coletivamente como “tags” em seu site ou aplicativo móvel.

Além disso, seu próprio site se transformou de um “brochura-ware” nos primeiros dias em uma parte cada vez mais integral do seu negócio – tanto online quanto offline.

Nada destaca mais essa mudança do que o fato de que não contamos mais o número de solicitações de clientes (ou acessos) feitas ao servidor web como faziam há uma geração.

Por causa dessas tendências, a equipe de “análise digital” não pertence mais à TI.

Onde ele pertence?

Bem, faça três perguntas a si mesmo:

Quem usa análises?

O marketing (não a TI) precisa ver jornadas unificadas do cliente em seus sites e aplicativos.

O marketing (não a TI) precisa usar a tecnologia de aprendizado de máquina do Google à tona e prever novos insights.

E o marketing (não a TI) precisa acompanhar a evolução das necessidades e expectativas dos clientes.

Quem dirige a implementação?

O marketing (não a TI) precisa decidir quais eventos recomendados adicionar, quais públicos-alvo sugeridos usar e quais eventos marcar como conversões.

O marketing (não a TI) precisa decidir quais valores monetários associados usar para microconversões, insights personalizados para criar e anomalias para agir.

E o marketing (não a TI) deve decidir quais outras plataformas, como Google Ads, Search Console e Salesforce Marketing Cloud, devem ser integradas ao GA4.

Quem é o dono dos relatórios?

O marketing (não a TI) precisa impulsionar vendas ou instalações de aplicativos, gerar leads ou conectar o envolvimento do cliente online e offline.

Portanto, o marketing (não a TI) precisa usar a atribuição baseada em dados para analisar o impacto total de suas campanhas e programas contínuos mais recentes em toda a jornada do cliente.

E o marketing (não a TI) precisa exportar essa análise para o Google Ads e as ferramentas de mídia do Google Marketing Platform para otimizar essas campanhas e programas.

É por isso que a análise digital pertence ao marketing – e está lá há mais de 10 anos.

Mas a inércia é uma força poderosa – e a maioria das pessoas odeia reorganizações – o que explica por que muitas organizações relutam em transferir sua equipe de análise da TI para o marketing.

Então, por que eu acho que GA4 será a força irresistível para superar esse objeto imóvel?

Bem, um dos recursos que você já ouviu falar é o Analytics Intelligence , que usa aprendizado de máquina e condições que você precisa configurar para ajudá-lo a entender e agir em seus dados do GA4.

E uma das técnicas estatísticas que o Analytics Intelligence usa é a detecção de anomalias .

Usando dados históricos, o Analytics Intelligence “aprende” a prever o valor das métricas para o período atual e sinaliza quaisquer pontos de dados como anomalias se seu valor real estiver fora de um intervalo “credível”.

Para detecção de anomalias semanais, o período de treinamento para aprendizado de máquina do GA4 é de 32 semanas.

Para detecção de anomalias diárias, o período de treinamento é de 90 dias. E para a detecção de anomalias horárias, o período de treinamento é de duas semanas.

Em outras palavras, entre 2 e 32 semanas após a configuração do GA4 e o início da coleta de dados, o aprendizado de máquina do Analytics Intelligence será suficientemente treinado para analisar seus dados e prever ações futuras que seus usuários finais podem realizar.

É quando os profissionais de marketing começarão a ver “Insights” aparecerem em sua página inicial do GA4.

Esses Insights mostrarão mudanças incomuns, tendências emergentes e outras anomalias sobre seu site ou aplicativo.

Ver Insights específicos pode ajudá-lo a identificar rapidamente as alterações de dados que exigem análise e ação adicionais.

É quando o departamento de marketing começará a “pirar” se o departamento de TI não responder a pedidos urgentes de “ajuda” dentro de uma semana, um dia ou até uma hora.

E é aí que o caso de negócios para mover a equipe de análise de TI para Marketing de repente se tornará orientado por dados.

Por que esse cenário provavelmente se espalhará pelas organizações em todo o mundo nos próximos 14 meses?

Bem, os primeiros adeptos do GA4 já relataram os benefícios de obter uma visão completa do ciclo de vida do cliente com um modelo de medição baseado em eventos que não é fragmentado por plataforma ou organizado em sessões independentes.

E eu diria que os mesmos benefícios estão disponíveis para uma organização que não é fragmentada por departamento ou organizada em silos independentes.

Por exemplo, a Gymshark, uma marca de roupas e acessórios de fitness com sede no Reino Unido, usou o GA4 para entender seus clientes em todos os pontos de contato em seu site e aplicativo.

Isso permitiu que a equipe do Gymshark visse como os usuários passavam pelo funil de compra. Como resultado, eles reduziram a perda de usuários em 9%, aumentaram os cliques na página do produto em 5% e reduziram o tempo gasto na análise da jornada do usuário em 30%.

Ah, e as organizações sem fins lucrativos também podem se beneficiar ao ver a jornada do usuário de ponta a ponta.

Por exemplo, a 412 Food Rescue, uma organização sem fins lucrativos com sede em Pittsburgh, precisava recrutar mais voluntários para entregar alimentos de varejistas a pessoas em situação de insegurança alimentar.

Os Insights automatizados no GA4 mostraram à equipe que os fins de semana tendiam a ser um pouco mais lentos em termos de voluntários e engajamento, então eles ajustaram as campanhas de mídia social que estavam direcionando o tráfego para o site.

E eles reduziram o tempo de apresentação de relatórios em 50%, o que liberou sua equipe já limitada para aumentar seu impacto em toda a comunidade e expandir para novas cidades.

Assista ao “Google Analytics: 412 Food Rescue Case Study”, que foi enviado ao YouTube em 24 de março de 2021, para ouvir a equipe contar sua história com suas próprias palavras.

Isso nos leva ao segundo “evento” que o GA4 provavelmente desencadeará para sua organização ou clientes: uma revisão de agência.

Revisão da agência

Agora, algumas grandes agências de publicidade estavam usando o Google Analytics com os serviços de publicidade da DoubleClick, que o Google adquiriu em março de 2008, antes mesmo do Google Marketing Platform ser lançado em 24 de julho de 2018.

Portanto, eles devem enfrentar a tempestade criada pela mudança para o GA4 sem muita dificuldade.

Mas muitas outras agências de publicidade precisarão realizar uma reunião "todos os braços" para descobrir como manter um cliente que acabou de configurar sua propriedade GA4 e começou a gravar eventos de conversão de visualização engajada na Web (EVC) do YouTube.

Para isso, o cliente:

• Vinculou sua propriedade ao Google Ads para disponibilizar EVCs da Web do YouTube em seus relatórios GA4.
• Sinais do Google ativados para ver as conversões de usuários que fizeram login em suas contas do Google.

Agora, eles esperam que sua agência os ajude a fazer o que Harmoney fez.

Quem é Harmonia?

Eles são uma plataforma de empréstimo pessoal online com sede na Nova Zelândia.

O que eles fizeram? Eles usaram o YouTube para aumentar o reconhecimento da marca de seu público-alvo na Austrália.

Como Harmoney sabe que eles fizeram isso?

Bem, eles usaram o GA4 para medir EVCs depois que seu público-alvo assistiu seus anúncios no YouTube.

Isso permitiu que eles correlacionassem diretamente o aumento nas impressões da marca ao investimento, medindo as conversões de visualizações engajadas de seus anúncios do YouTube, que geralmente ocorrem em aplicativos para dispositivos móveis.

Ou, e se um cliente solicitar à sua agência novos anúncios direcionados a um de seus “públicos preditivos”.

Por exemplo, digamos que seu cliente tenha criado um público de "compradores prováveis ​​em sete dias", que inclui usuários com probabilidade de comprar nos próximos sete dias.

Agora, eles assumem que sua agência pode ajudá-los a fazer o que o McDonald's de Hong Kong fez.

Hum, o que foi isso?

Bem, o McDonald's de Hong Kong atingiu seu objetivo de aumentar os pedidos móveis usando um público preditivo de compradores “prováveis” de 7 dias”. Eles o exportaram para o Google Ads e aumentaram seus pedidos de aplicativos mais de seis vezes.

Eles também viram um ROI 2,3 vezes mais forte, um aumento de 5,6 vezes na receita e uma redução de 63% no custo por ação.

Ou outro cliente pode querer que sua agência crie uma campanha de remarketing para engajar novamente os usuários com base no comportamento deles no site ou no aplicativo.

O que sua agência fará quando receber uma lista de remarketing de "Públicos-alvo sugeridos", que pode incluir:

• Realizadores (por exemplo, os usuários atingem marcos importantes, como ler um certo número de artigos).
• Usuários faturáveis.
• Abandonados de carrinho.
• Entradas de check-out.
• Pesquisadores de itens.
• Visualizadores de itens.
• Conduz.
• Usuários registrados.
• Pesquisadores.
• Serpentinas.
• Melhores jogadores.
• Maiores artilheiros.
• Abandonados de tutoriais.
• Finalizadores de tutoriais.
• Finalizadores de vídeo.
• Iniciadores de vídeo.
• Usuários da lista de desejos.

Ei, você não pode inventar essas coisas.

Então o que você vai fazer?

Bem, meu palpite científico é que sua agência agirá como um cisne, deslizando graciosamente por um lago – enquanto rema furiosamente sob a superfície da água.

Mas, se você não convencer todos em sua agência de que o GA4 mudará fundamentalmente as expectativas dos clientes sobre o que as agências de publicidade devem ser capazes de fazer, é provável que você perca esses clientes.

Acho que você não sabe o que os clientes esperam que sua agência de publicidade seja capaz de fazer, sabe?

Ah, espere. Isso foi no Final Jeopardy! noite passada.

Mayim Bialik disse… os clientes agora esperam que suas agências de publicidade possam usar o front-end da Google Marketing Platform para aproveitar o que o back-end da plataforma (a parte anteriormente conhecida como Google Analytics) pode fornecer… que agora inclui a medição do YouTube Web Eventos EVC, gerando audiências preditivas e criando audiências sugeridas.

Portanto, não se surpreenda quando seu cliente anunciar uma avaliação da agência.

E mesmo que sua agência seja convidada a concorrer, não espere ficar com essa conta, a menos que você tenha descoberto como derrotar algumas das grandes agências de publicidade que usam a Google Marketing Platform desde março de 2008.

Portanto, para a inevitável revisão da agência que será acionada pelo GA4, recomendo que você organize sua apresentação para abordar as cinco práticas recomendadas que a DoubleClick chamou de "publicidade programática" e o Google agora chama de "os mais recentes avanços em aprendizado de máquina para dados criativo dirigido”.

Caso você ainda não tenha aprendido essas cinco melhores práticas, elas são:

• Organize as informações do público : agregue suas fontes de dados – incluindo dados do GA4, dados offline, dados de CRM, dados de pesquisa ou dados de terceiros – para obter uma visão abrangente do seu público.
• Crie um criativo atraente : o Google incentiva os profissionais de marketing a “estabelecer um plano geral de campanha e alinhar suas equipes de criação, análise e mídia o mais cedo possível. Isso permite que a equipe criativa personalize as mensagens adequadamente para diferentes canais e dispositivos; também tornará mais fácil garantir que os ativos criativos funcionem entre eles.”
• Execute com tecnologia integrada : Identifique um parceiro capaz para compras programáticas. Por exemplo, você encontrará 2.424 parceiros em potencial no Google Partners Directory.
• Alcance audiências em todas as telas : de acordo com o eMarketer, os anunciantes dos EUA devem gastar US$ 62,96 bilhões em vídeo digital programático em 2022, acima dos US$ 52,17 bilhões em 2021. E o celular representa dois terços da publicidade em vídeo programático, mas sua participação está diminuindo à medida que a TV conectada (CTV) ganha mais dólares em anúncios.
• Avalie o impacto : use o GA4 para avaliar os EVCs depois que seu público-alvo assistir aos seus anúncios do YouTube, aumente os pedidos para dispositivos móveis usando um público preditivo de "compradores prováveis ​​em sete dias" e, por fim, faça remarketing para "Públicos sugeridos".

Agora, algumas das grandes agências de publicidade têm mais experiência executando com tecnologia integrada e alcançando públicos em todas as telas.

É por isso que você pode precisar identificar um parceiro capaz para a compra programática antes da análise da agência.

Mas, mesmo as grandes agências de publicidade ainda estão aprendendo sobre o GA4, assim como você.

Então, eu diria que você deve ser capaz de se manter firme ao organizar os insights do público e medir o impacto.

E a única área em que você pode ter uma vantagem sobre algumas das grandes agências de publicidade é projetar criativos atraentes.

Então, eis o que você precisa enfatizar no início da análise da agência: a criatividade responde por 56% da eficácia da publicidade e a mídia por 30%, de acordo com a Nielsen Catalina.

Ok, como você cria um criativo atraente para vídeo digital programático?

Primeiro, recomendo que você assista “Compreendendo as diretrizes ABCD para anúncios eficazes no YouTube”.

Ele explica que anúncios de sucesso no YouTube chamam a atenção, incorporam uma marca forte, constroem uma conexão e têm uma direção forte.

Uma segunda abordagem usa IA emocional para correlacionar atributos criativos com dados de desempenho de vídeo.

Como você faz isso?

Bem, leia meu artigo, “Qual é a alternativa para gastar US $ 7 milhões em um anúncio do Super Bowl?”

O primeiro especialista em marketing digital a responder ao meu pedido de alternativas foi Ian Forrester, fundador e CEO da DAIVID. Ele usou sua ferramenta de teste de vídeo, que usa Emotional AI para prever automaticamente o desempenho do vídeo sem a necessidade de mostrar criatividade aos entrevistados.

Uma terceira opção é usar o YouTube Director Mix para criar vídeos personalizados em escala, trocando diferentes elementos para adaptar o conteúdo a públicos específicos.

Por exemplo, a Mondelez Índia projetou “The Not Just a Cadbury Ad”, empregando a segmentação por código PIN do YouTube, o YouTube Director's Mix e a API do Google Maps.

Isso permitiu que eles produzissem milhares de anúncios personalizados gerados por IA para 270 códigos PIN em oito cidades.

Essa campanha hiperlocalizada ajudou quase 1.800 varejistas locais a conquistar negócios durante o Diwali durante a pandemia.

Ele apresentou resultados comerciais incríveis, incluindo mais de 32% de crescimento de negócios em relação ao previsto e 2x vendas para os varejistas apresentados nos anúncios.

A quarta maneira é criar um experimento em vídeo para determinar qual dos seus anúncios em vídeo é mais eficaz no YouTube.

Com uma experiência em vídeo, você pode testar diferentes anúncios em vídeo com o mesmo público e, em seguida, usar os resultados da experiência para determinar qual anúncio ressoa mais com seu público.

Por exemplo, a Grammarly usou Experiências de vídeo para testar sequências de anúncios.

Para ver seus resultados, assista “Gramática | História de sucesso | Anunciantes do YouTube.”

E agora para algo completamente diferente.

Em vez de permitir que o GA4 solicite uma análise da agência, peça preventivamente aos seus clientes que realizem uma análise de análise digital.

Matt Bailey, que ensina as pessoas a transformar dados de marketing em ação, diz:

“Conversei com a Adobe e eles viram um aumento incrível de consultas e trocas. Com os problemas de privacidade e o Google sendo o maior vácuo de dados do mundo, decidi que é hora de fazer uma mudança também. Estou adorando que o cenário analítico esteja novamente se tornando um ambiente financeiramente competitivo!”

Ele acrescenta: “Estou testando Matomo, Woopra, Heap e Piwik Pro. Todos eles têm características semelhantes ao G4. O problema é que o G4 ainda não terminou. Eles continuam adicionando medidas e mudando rótulos. Apenas duas semanas atrás, eles adicionaram uma nova medição que destruiu todos os dados históricos associados a ela.”

Então, qual dessas opções você deve usar?

Bem, antes de Davi ir lutar contra Golias, ele parou em um riacho para selecionar cinco pedras lisas.

E tudo o que Davi precisava para matar Golias era uma pedra lisa.

Então, eis o que você deve enfatizar no final da análise da agência: se uma agência usa tecnologia integrada para alcançar públicos em todas as telas com criativos que não são atraentes, a única coisa que você medirá é a falta de impacto.

Meus colegas do Search Engine Journal já fizeram um ótimo trabalho preparando você para ter sucesso com o Google Analytics 4 (GA4). Confira estes recursos, caso ainda não tenha feito isso:

• Google anuncia novos recursos de relatórios no GA4 por Amy Bishop
• Reação do Google Analytics 4: GA4 'suga' e é 'horrível' por Roger Montti
• 7 Recursos do GA4 que (espero) farão você odiá-lo menos por Brie E Anderson
• Como configurar seu Google Analytics 4 para o sucesso por Brie E Anderson
• Conheça o Google Analytics 4: um guia completo por Kayle Larkin
• Nova integração para GA4 e Search Ads 360 por Brooke Osmundson
• Introdução ao GA4: 4 dicas para você começar a trabalhar por Kayle Larkin
• Aprenda GA4: 17 principais guias e recursos educacionais por Kayle Larkin
• Perguntas frequentes do Google Analytics 4: Fique calmo e continue acompanhando por Kayle Larkin
• GA4 para sites de comércio eletrônico: um guia passo a passo com o exemplo do Shopify por Kayle Larkin

Imagem em destaque: ra2 studio/Shutterstock