Come utilizzare GA4 per analizzare il traffico

Google Analytics 4 è un sistema di analisi che consente di vedere il percorso dell'utente intero, dal primo tocco al deposito e le sessioni ripetute. La chiave di valore di GA4 è il giusto schema di eventi e conversioni, la disciplina di marcatura delle campagne e il collegamento con BI (BigQuery).

1) Architettura GA4 in due parole

Modello evento: ogni azione è «event» con «parameters».

Contesto personalizzato: 'user _ id', 'device _ id', attributi (lingua, valuta, GEO).

Sessione: definita automaticamente in base all'attività (parametro «sessions _ start»).

Rapporti aggregati nell'interfaccia + eventi crudi nel BigQuery.

La base senza la quale non si può andare avanti è un unico timesone, valuta, stabile «user _ id» dopo l'autorizzazione.

2) Etichettatura campagne: disciplina UTM

Set minimo per tutte le origini:

«utm _ source» (canale/sito), «utm _ medium» (tipo di traffico: cpc, aff, social, email), «utm _ campaign» (nome della campagna/sprint), «utm _ content» (creat/angolo), «utm _ term» (parola chiave/pubblico).

Regole:

Notazione rigorosa (maiuscole, separatori) e elenco dei valori validi.
Nessun spazio/cirillico in UTM - Usa latino e '_'.
Per i partner, specchiare «sub _ id» in «utm _ content» o aggiungere un'opzione separata «aff _ sub».

3) Eventi e conversioni: cosa tastare

«Events» di base (nomi approssimativi, mantenete la consistenza):

Pagina _ view, sessione _ start, view _ landing, scroll _ 90.
Registrazione/verifica: 'sign _ up _ sollest', 'kyc _ started', 'kyc _ approved'.
Vortice di pagamento: 'deposit _ iniziated', 'deposit _ success' (somma/metodo), 'withdrawal _ sollested', 'withdrawal _ success'.
Monetizzazione nel prodotto: «game _ view», «spin», «bet _ placed», «bonus _ climed».
Qualità/protezione: 'rg _ limit _ set' (limite di deposito/sessione), 'self _ exclusion', 'fraud _ flag _ triggered'.

Conversioni (mark as conversion):

«kyc _ approved», «deposit _ success» (FTD e ripetizioni), opzionalmente «second' _ deposit».
È possibile creare singole conversioni in base alle soglie di somma (ad esempio, 'deposit _ 100 _ plus').

Impostazioni obbligatorie:

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

4) Impostazioni di qualità dei dati

User-ID: assegnare dopo il login/registrazione; attivare User-ID nel flusso di dati.

Consent Mode v2 - Trasferire correttamente gli stati di consenso (controllo/rimarketing/analisi).

Tag server-side: scorrere gli eventi critici attraverso il server (minimo - depositi).

Filtri del traffico interno: escludi gli uffici IP/fornitori.

Valute e TZ: una valuta, un timesone per progetto.

5) Rapporti standard GA4 che forniscono «carne»

User acquisition vs. Traffic acquisition: distingue tra «primo tocco» e «tutte le sessioni».

Pages & Screens - Vedi «dove atterrano» e dove il copione si rompe.

Tech> Device/OS/Browser - Trova problemi di compatibilità.

Monetizzation (se configurato): somma di eventi «deposit _ success» per i tagli UTM.

6) Esplorazioni (Ricerca) - potere GA4

6. 1. Funnel Exploration

Raccogli il vortice: 'view _ landing → sign _ up _ sollest → kyc _ approved → deposit _ iniziated → deposit _ success'.

Aggiungi i tagli: sorgente/creat/geo/device. Vedi il passo con il maggior distacco e tempo prima della conversione (Conversion lag).

6. 2. Path Exploration

Tracciate i percorsi imprevisti, quali schermi precedono «deposit _ iniziated», quali eventi interferiscono (ad esempio, lasciare FAQ/terme).

6. 3. Cohort Exploration

Coorti per data FTD o registrazione. Metriche: Ritenzione, ARPU surrogate (se Revenue non è in GA4 - Leggere il proxy attraverso gli eventi).

6. 4. Segment Overlap

Intersezione di pubblico: nuovo traffico vs. restituito, VIP vs. normale che paga vs. non rimborsato.

7) Attribuzione in GA4

Data-driven (DDM) - Per default. Per i media, mantenere il confronto con Last click e First click in Avertising workspace.

Vedi Conversion paths, dove inizia il percorso, quali canali chiudono la conversione.

Fissare la regola decisionale: ad esempio, l'acquisto è incentrato sulla DMM, ma le scommesse/cap sono basate sul rischio last-click.

8) Controllo della qualità del traffico e segnali antifrode

GA4 non ha un antifrode completo, ma ha indicatori utili:

Engagement rate e Average engagement time sono anormalmente bassi.
CTR/CR (click→reg) è alto, ma CR (reg→kyc/deposit) è vicino allo zero.
Nessuna interazione con la pagina (nessun «scroll _ 90», «view _ terme»), picchi durante l'orologio notturno o gli stessi device.
Geo/lingua non corrisponde al metodo di pagamento.

Risposta: contrassegnare il flag/sap-ID, limitare il traffico, attivare l'antibot del server e i loghi sul lato del beck.

9) Esportazione in BigQuery (obbligatorio per i maturi)

Perché: dati event-level per ARPU/LTV coorte, ritensh e modelli avanzati.

Cosa conservare: crudi «events _», dizionari UTM/creativi, tassi di cambio, tabelle scommesse/pagamenti.

Vetrine veloci:

Fatturato di coorte D1/D7/D30/D90 per fonte/creatività.
Payback - Coorte ARPU cumulativa vs. CPA.
Anataly detection - Scatti di postbeek, ritardi e picchi di spam.

10) Bilanciamento-marketing e compilazione

Sezione separata nei report di eventi: «rg _ limit _ set», «self _ exclusion», dichiarazioni di età.

Filtri per regione con regole rigide, esclusione di canali incompatibili.

Conservare e trasmettere il consenso, non mascherare la verticale.

11) Mini-dashboard metriche (in GA4 o BI)

Activition: Sessions, New users, Cost (se passante), eCPC, eCPM.

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

Monetizzazione: FTD, ARPU _ D7/D30, 2nd-dep rate (se disponibile), NGR proxy.

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

Tech: OS/Device/Browser errori, velocità di caricamento.

12) Errori frequenti e come evitarli

1. Nessun User-ID - Il percorso utente viene interrotto.

2. I nomi crudi degli eventi sono 20 varianti dì deposit ". Tenete il dizionario e lo schema.

3. Caos UTM - Impossibile confrontare i canali. Immettere il criterio di denominazione.

4. Solo l'interfaccia GA4 - Senza il BigQuery non ci saranno LTV e coorti normali.

5. Non utilizzare Consent Mode - Distorsione di attributi e spazi nei dati.

6. Nessun legame con il back - gli importi/valuta/timesone non corrispondono, ARPU «nuota».

7. Soluzioni per piccoli campionamenti - Attendere le soglie (click/registrazione), vedere i trend.

13) Piano di implementazione 30-60-90 4

0-30 giorni - Database e igiene dei dati

Descrizione diagramma eventi (BRD) - Nomi, parametri, conversioni.

Attiva User-ID, Consent Mode, filtri del traffico interno.

Contrassegna UTM, allinea guide di origine/campagne/creativi.

Configura il server-side evento per «deposit _ success».

Raccogli 2 Explorer: Funnel e Cohort.

31-60 giorni - Coorti e attribuzioni

Attiva BigQuery export (giornaliero).

Costruisci vetrine: ARPU _ D7/D30, Payback, Retention; Un dashboard di qualità.

Confronta DDM vs. Last/First click; Fissare la regola decisionale.

Configura gli alert di ritardi di eventi e anomalie CR.

61-90 giorni - Prognosi e operazione

Aggiungi 2nd-dep e segmenti VIP, controllo eventi RG.

Inserire i retroscena settimanali per creativi/fonti in collegamento con GA4 + BI.

Documentare il playbook di avvio, le soglie di statistica, gli assegni di qualità.

14) Foglio di assegno prima della scala

Unico schema eventi/conversioni e User-ID abilitato
Server-side «deposit _ success», corretti «value/currency»
Riferimento UTM e etichetta automatica
Consent Mode funziona traffico interno escluso
Esportazione di BigQuery e vetrine ARPU/Payback/Retention
Vortici esplorativi per GEO/device di base
Alert ritardi e indicatori antifrode

GA4 non è solo un contatore di visite, ma una struttura per l'economia coorte. Con il giusto schema di eventi, la netta mappatura UTM, la fissazione dei pagamenti da server e l'esportazione nel BigQuery, vedete le fonti e i creativi che producono coorti ripagati, dove i vortici si rompono e come accelerare Payback. Standardizzare i dati, utilizzare Esplorazioni e coorti e trasformare l'analisi in uno strumento decisionale operativo.