Comment utiliser les GA4 pour analyser le trafic

Google Analytics 4 est un système d'analyse d'événements qui vous permet de voir le chemin de l'utilisateur dans son intégralité : du premier contact au dépôt et aux sessions répétées. La clé de la valeur de la GA4 est le bon schéma des événements et des conversions, la discipline du marquage des campagnes et le lien avec BI (BigQuery).

1) L'architecture GA4 en quelques mots

Modèle d'événement : chaque action est 'event' avec l'ensemble 'parameters'.

Contexte utilisateur : 'user _ id', 'device _ id', attributs (langue, monnaie, GEO).

Session : définie automatiquement par activité (option 'session _ start').

Stockage : rapports agrégés dans l'interface + événements bruts dans BigQuery.

Base sans laquelle vous ne pouvez pas aller plus loin : un seul time-zone, une monnaie stable 'user _ id'après l'autorisation.

2) Balisage des campagnes : discipline UTM

Ensemble minimum pour toutes les sources :

« utm _ source » (canal/site), « utm _ medium » (type de trafic : cpc, aff, social, email), « utm _ campagne » (nom de campagne/sprint), « utm _ content » (créatif/coin), « utm _ term » (mot-clé/audience).

Règles :

Notation rigoureuse (registre, séparateurs) et répertoire des valeurs valides.
Aucun espace/cyrillique dans UTM - utilisez latin et '_'.
Pour les partenaires : mettez en miroir 'sub _ id' dans 'utm _ content' ou ajoutez un paramètre distinct 'aff _ sub'.

3) Événements et conversions : Que tracer

« événements » de base (les noms sont approximatifs, gardez la consistance) :

Haut de l'entonnoir : 'page _ view', 'session _ start', 'view _ landing', 'scroll _ 90'.
Enregistrement/vérification : 'signal _ up _ request', 'kyc _ started', 'kyc _ approved'.
Entonnoir de paiement : 'deposit _ initiated', 'deposit _ success' (somme/méthode), 'withdrawal _ requested', 'withdrawal _ success'.
Monétisation dans le produit : 'game _ view', 'spin', 'bet _ placed', 'bonus _ claimed'.
Qualité/protection : 'rg _ limit _ set' (limite de dépôt/session), 'self _ exclusion', 'fraud _ flag _ triggered'.

Conversions (mark as conversion) :

« kyc _ approved », « deposit _ success » (FTD et répétées), et « second _ deposit » si désiré.
Vous pouvez lancer des conversions distinctes selon les seuils de somme (par exemple, « deposit _ 100 _ plus »).

Paramètres obligatoires :

`value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.

4) Paramètres de qualité des données

User-ID : attribuer après login/enregistrement ; activer l'ID utilisateur dans le flux de données.

Consent Mode v2 : transmettez correctement les statuts de consentement (audit/remarketing/analytique).

Tags serveur-side : projetez les événements critiques à travers le serveur (minimum - dépôts).

Filtres de trafic interne : excluez les bureaux/entrepreneurs IP.

Devises et TZ : une monnaie de rapport, un temps par projet.

5) Rapports standard de GA4 qui donnent « viande »

Acquisition de l'utilisateur vs. Acquisition de trafic : distinguez « premier contact » et « toutes les sessions ».

Pages & Screens : voyez « où atterris » et où le script est déchiré.

Tech> Device/OS/Browser : trouvez des problèmes de compatibilité.

Monetization (si configuré) : somme des événements « deposit _ success » par coupes UTM.

6) Explorations (Recherche) : La force de la GA4

6. 1. Funnel Exploration

Recueillez l'entonnoir : ' view_landing → sign_up_request → kyc_approved → deposit_initiated → deposit_success'.

Ajoutez des coupes : source/créative/géo/device. Voir l'étape avec le plus de recul et le temps avant la conversion (Conversion lag).

6. 2. Path Exploration

Traquez les chemins imprévus : quels écrans passent avant « deposit _ initiated », quels événements interfèrent (par exemple, quitter FAQ/terms).

6. 3. Cohort Exploration

Cohortes par date FTD ou inscription. Métriques : Retraite, ARPU surrogate (si Revenu n'est pas en GA4, comptez les proxies à travers les événements).

6. 4. Segment Overlap

Intersection des auditoires : nouveau trafic vs. retour, VIP vs. ordinaire, payant vs. non payant.

7) Attribution en GA4

Data-driven (DDM) - par défaut. Pour les médias, gardez la comparaison avec Last click et First click dans Advertising workspace.

Voir les chemins de conversion : où le chemin commence réellement, quels canaux bloquent la conversion.

Fixez la règle de prise de décision : par exemple, l'achat est orienté DDM, mais les taux/cap - compte tenu du risque last-click.

8) Contrôle de la qualité du trafic et des signaux antifrod

Il n'y a pas d'antifrood complet dans le GA4, mais il y a des indicateurs utiles :

Le taux d'engagement et le temps d'engagement d'Average sont anormalement bas.
CTR/CR (click→reg) est élevé, mais CR (reg→kyc/deposit) est proche de zéro.
Aucune interaction avec la page (pas de 'scroll _ 90', 'view _ terms'), sursaut dans les heures de nuit/même device.
La géo/langue ne correspond pas à la méthode de paiement.

Réponse : Marquer la source/l'ID-PB avec un drapeau, limiter le trafic, allumer l'antibot du serveur et les logs sur le côté back.

9) Exporter vers BigQuery (obligatoire pour les matures)

Pourquoi : données de niveau de l'événement pour la cohorte ARPU/LTV, rétentions et modèles avancés.

Que stocker : crus 'événements _', dictionnaires UTM/créatifs, taux de change, tables de taux/de paiement.

Vitrines rapides :

Recettes de cohorte D1/D7/D30/D90 par source/créative.
Payback : l'ARPU cumulative de la cohorte vs. CPA.
Anomaly detection : capture de post-backs « cassés », retards et surtensions de spam.

10) Marketing et conformité responsibles

Section distincte dans les rapports d'événements : 'rg _ limit _ set', 'self _ exclusion', déclarations d'âge.

Filtres par région avec règles strictes, excluant les canaux incompatibles.

Gardez et transmettez les consentements, ne masquez pas la verticale.

11) Mini-dashboard métriques (en GA4 ou BI)

Acquisition : Sessions, Nouveaux utilisateurs, Cost (si de bout en bout), eCPC, eCPM.

Activation: CR(click→reg), CR(reg→kyc), CR(kyc→FTD), Conversion lag.

Monetization : FTD, ARPU_D7/D30, 2nd-bou rate (le cas échéant), NGR proxy.

Quality: Engagement rate, Time on site, Bounce proxy, Fraud flags.

Technologie : erreurs OS/Device/Browser, vitesse de téléchargement.

12) Erreurs fréquentes et comment les éviter

1. Non User-ID : Le chemin d'accès de l'utilisateur s'effondre.

2. Les noms bruts des événements sont 20 variantes de « deposit ». Gardez le dictionnaire et le schéma.

3. UTM-chaos - impossible de comparer les canaux. Entrez une stratégie de nommage.

4. Seule l'interface GA4 - sans BigQuery, il n'y aura pas de LTV et de cohorte normale.

5. Ignorer le mode Consent - distorsion d'attribution et espaces de données.

6. Il n'y a pas de lien avec le back - les montants/devises/temps ne correspondent pas, ARPU « flottant ».

7. Solutions pour les petits échantillons - Attendez les seuils (clics/inscriptions), voir les tendances.

13) 30-60-90 plan de mise en œuvre GA4

0-30 jours - Base de données et hygiène

Décrire le schéma d'événement (BRD) : noms, paramètres, conversions.

Activer User-ID, Consent Mode, filtres de trafic interne.

Marquer UTM, harmoniser les guides sources/campagnes/créatifs.

Configurer le site serveur de l'événement pour 'deposit _ success'.

Assembler 2 Exploration : Funnel et Cohort.

31-60 jours - Cohortes et attribution

Activer BigQuery export (quotidien).

Construire des vitrines : ARPU_D7/D30, Payback, Retraite ; dashboard de qualité.

Comparer DDM vs. Last/First click ; fixer une règle de décision.

Configurer les alertes de retard d'événements et d'anomalies CR.

61-90 jours - Prévisions et opérations

Ajouter des segments 2nd-bou et VIP, audit des événements RG.

Entrez des rétros hebdomadaires par créatifs/sources en association avec GA4 + BI.

Documenter le pleybuck des lancements, les seuils des statistiques, les chèques de qualité.

14) Chèque avant l'échelle

Schéma unique des événements/conversions et User-ID activé
Serveur-côté 'deposit _ success', correct 'value/currence'
Manuel UTM et contrôle automatique des étiquettes
Le mode Consent fonctionne ; trafic intérieur exclu
Exportations BigQuery et vitrines ARPU/Payback/Retraite
Vortex d'exploration par les principaux GEO/devis
Alertes des retards et indicateurs antifrod

GA4 n'est pas seulement un « compteur de visites », mais un cadre pour l'économie de cohorte. Avec un schéma d'événements correct, un marquage UTM propre, une validation de paiement serveur et une exportation vers BigQuery, vous voyez quelles sources et créations apportent des cohortes remboursables, où les entonnoirs se déchirent et comment accélérer Payback. Uniformiser les données, utiliser les explorations et les cohortes - et transformer l'analyse en un outil de prise de décision opérationnelle.