GA4 (Google Analytics 4) zastąpił Universal Analytics (UA) 1 lipca 2023 r. Główne zerwanie: wszystko jest event-based. Już nie sesje / odsłony jako podstawowa jednostka — każda interakcja to zdarzenie (`page_view`, `click`, `purchase`, `form_submit`) z parametrami. Konsekwencja: instrumentacja jest precyzyjniejsza, ale tracimy „gotowe” raporty UA. Klasyczne benchmarki (współczynnik odrzuceń, średni czas) zostały zastąpione przez `engagement rate` i `engaged sessions` — liczone inaczej, więc nieporównywalne do liczb z UA.
Trzy mocne strony. Natywny cross-device: GA4 łączy tego samego użytkownika między mobile, desktopem i aplikacją przez Google Signals (jeśli aktywne) lub User-ID — UA nie potrafił tego porządnie. Darmowy eksport do BigQuery: surowe dane zdarzenie po zdarzeniu dostępne w BigQuery, bez pułapu kardynalności, dowolne zapytania SQL do budowy własnych dashboardów Looker Studio. [Atrybucja data-driven](/glossaire/attribution-multi-touch/) domyślnie: model ML rozdzielający kredyt między touchpoints, bardziej trafny niż last-click.
Trzy punkty uwagi. Instrumentacja [GTM](/glossaire/gtm/) musi być czysta: bez spójnego dataLayer zdarzenia są niekompletne. [UTM-y](/glossaire/utm/) muszą trzymać konwencję GA4, inaczej kanały są źle sklasyfikowane. Domyślna retencja to 2 miesiące (parametr do 14) — przy długiej analizie kohort eksport BigQuery jest obowiązkowy. Po stronie ads GA4 zasila Google Ads sygnałami, a w połączeniu z Conversion API Meta daje standardowy stack analityczny 2026. Konfigurujemy go od A do Z w projekcie web analytics.
GA4 vs Universal Analytics
- Model danych: event-based wszędzie (GA4) vs sesje / odsłony (UA).
- Cross-device: natywny przez User-ID i Google Signals (GA4) vs raportowanie w silosach (UA).
- Eksport surowy: BigQuery darmowy bez limitu (GA4) vs płatny i z pułapem (UA 360).
- Atrybucja: data-driven domyślnie (GA4) vs last-click (UA) — patrz atrybucja multi-touch.
