GA4 vs Universal Analytics: differenze e cosa cambia nei report

Se aprite oggi un vecchio report di Universal Analytics salvato in PDF e lo mettete accanto a un report di Google Analytics 4, la prima reazione è quasi sempre la stessa: “i numeri non tornano”. Le sessioni sono diverse, la frequenza di rimbalzo sembra arrivare da un altro pianeta, gli obiettivi non ci sono più. Non è un errore di configurazione (o almeno, non sempre): sono le differenze tra GA4 e Universal Analytics, due strumenti che misurano lo stesso sito con logiche diverse.

In questa guida mettiamo in fila le differenze GA4 Universal Analytics che contano davvero quando leggete i report: il modello dati, le metriche che hanno cambiato significato, il passaggio da obiettivi a eventi chiave, la struttura dell’account, la conservazione dei dati e il campionamento. Tutte le date e i limiti citati li abbiamo verificati sulle pagine ufficiali di supporto di Google. L’articolo fa parte della categoria Web Analytics ed è il complemento naturale della nostra guida pratica a GA4 per principianti: lì trovate come si usa lo strumento, qui capite perché ragiona in modo diverso da quello di prima.

Da Universal Analytics a GA4: cosa è successo e perché

Universal Analytics è stato per anni lo standard dell’analisi web: chi ha lavorato nel marketing digitale lo riconosce dal codice di monitoraggio che iniziava con “UA-“ seguito da una serie di numeri. Google lo ha sostituito con Google Analytics 4, uno strumento progettato da zero, non una semplice versione aggiornata. La sostituzione è avvenuta per tappe, e conoscerle serve a capire perché oggi nel vostro account vedete solo proprietà GA4.

In pratica: se non avete esportato i dati di Universal Analytics prima di luglio 2024, quei dati non sono più recuperabili da Google. Restano solo i file che avete scaricato (CSV, Excel, Google Sheets, PDF) o, per i clienti 360, quanto già esportato in BigQuery.

Perché tutta questa fatica? Google lo spiega con un ecosistema tecnologico e normativo che cambia: meno cookie affidabili, più attenzione alla privacy, utenti che passano dal sito all’app nella stessa giornata. Universal Analytics era nato in un web fatto di pagine e desktop; GA4 nasce per un mondo di siti, app e consenso. Per questo trovate un modello di misurazione diverso, che si integra con il Consent Mode V2 e con soluzioni come il tracciamento server-side.

Una metafora aiuta a fissare il concetto. Universal Analytics era come un registro di presenze di un negozio: contava chi entrava, quante stanze visitava e quando usciva. GA4 è più simile a una telecamera che registra ogni singolo gesto (un clic, uno scroll, un video avviato, un acquisto) e poi vi lascia raggruppare quei gesti come preferite. Stesso negozio, due modi diversi di raccontarlo. Ed è da qui che nascono quasi tutte le differenze che vedrete nei report.

Il cambio di modello: da sessioni e hit a eventi

La differenza più profonda tra GA4 e Universal Analytics non si vede in un singolo report, ma nel modo in cui i dati vengono raccolti. Universal Analytics lavorava per hit di tipo diverso: visualizzazioni di pagina, eventi, transazioni e-commerce, interazioni social, tempi utente, eccezioni. Ogni tipo aveva le sue regole e i suoi report.

In GA4, invece, ogni interazione è un evento. La visualizzazione di una pagina diventa l’evento page_view, l’acquisto l’evento purchase, l’inizio della sessione l’evento session_start. Non esiste più una distinzione tra tipi di hit: c’è un solo formato, arricchito da parametri che descrivono il contesto (titolo della pagina, valore dell’ordine, nome del pulsante).

Le conseguenze pratiche sono tre:

• Addio a Categoria, Azione ed Etichetta. In Universal Analytics un evento aveva sempre questa struttura a tre livelli. In GA4 non esiste: Google stessa consiglia di ripensare la raccolta dati secondo il nuovo modello, invece di copiare la vecchia struttura degli eventi.
• Le dimensioni personalizzate cambiano ambito. In UA esistevano dimensioni a livello di hit, di sessione, di utente e di prodotto. In GA4 le dimensioni a livello di hit diventano dimensioni con ambito evento, quelle a livello di utente restano utente, mentre per l’ambito sessione non c’è un equivalente diretto.
• Più cose misurate senza codice. Con la misurazione avanzata GA4 registra in automatico scroll, clic in uscita, ricerche nel sito, interazioni con i video e download, cose che in UA richiedevano tag dedicati.

Pensate a un archivio. Universal Analytics aveva cassetti diversi per ogni tipo di documento: fatture in uno, contratti in un altro, lettere in un terzo. GA4 ha un unico grande cassetto in cui ogni documento porta delle etichette. Cercare è più flessibile, ma se continuate a pensare per “cassetti” vi sembrerà tutto in disordine.

Questo cambio di modello è anche il motivo per cui la configurazione degli eventi è il cuore di qualsiasi progetto GA4. Se volete vedere come si impostano nella pratica, con nomi, parametri e prove in DebugView, trovate tutto nella guida su eventi e conversioni in GA4. Per gestire i tag senza toccare il codice del sito ogni volta, lo strumento di riferimento resta Google Tag Manager.

Un dettaglio che molti scoprono tardi riguarda le hit in ritardo. Universal Analytics elaborava gli hit solo se arrivavano entro 4 ore dalla chiusura del giorno precedente. GA4 elabora gli eventi che arrivano fino a 72 ore dopo. Per questo i numeri degli ultimi due o tre giorni in GA4 possono ancora cambiare: non fidatevi del dato di ieri per decisioni importanti, aspettate che si assesti.

Le metriche a confronto: utenti, sessioni e frequenza di rimbalzo

Qui si gioca la partita più delicata, perché molte metriche hanno lo stesso nome ma un calcolo diverso. Guardare “Utenti” in UA e “Utenti” in GA4 e aspettarsi lo stesso valore è come confrontare il peso in libbre e in chili leggendo solo il numero.

Utenti: totali contro attivi

Universal Analytics aveva due metriche utente: Utenti totali e Nuovi utenti, e nei report “Utenti” indicava gli utenti totali. GA4 ne ha tre: utenti totali, utenti attivi e nuovi utenti, e nei report la voce “Utenti” corrisponde agli utenti attivi. Un utente attivo, sul web, è chi ha avuto una sessione con coinvolgimento oppure per cui GA4 ha raccolto l’evento first_visit o il parametro engagement_time_msec. Se volete un confronto più omogeneo con il vecchio dato, cercate gli utenti totali nelle esplorazioni di GA4.

Sessioni: regole di chiusura diverse

In entrambi gli strumenti una sessione si chiude dopo 30 minuti di inattività (valore predefinito). Ma Universal Analytics apriva una nuova sessione anche a mezzanotte e ogni volta che l’utente arrivava con nuovi parametri di campagna. GA4 non lo fa. Risultato: a parità di traffico, GA4 tende a mostrare meno sessioni, soprattutto se usavate parametri UTM sui link interni del sito (una pratica sbagliata che in UA spezzava le sessioni). Se gestite campagne, ripassate le regole corrette nella guida ai parametri UTM. In più, GA4 conta le sessioni con una stima statistica degli ID sessione unici, mentre UA non usava stime.

Frequenza di rimbalzo e tasso di coinvolgimento

In Universal Analytics la frequenza di rimbalzo era la percentuale di sessioni con una sola pagina vista e nessuna interazione: chi leggeva un articolo per cinque minuti e poi chiudeva la scheda contava come rimbalzo. In GA4 la frequenza di rimbalzo è l’inverso del tasso di coinvolgimento: la percentuale di sessioni senza coinvolgimento. Una sessione è “con coinvolgimento” se soddisfa almeno uno di questi criteri:

• dura più di 10 secondi;
• contiene almeno un evento chiave;
• ha 2 o più visualizzazioni di pagina o schermata.

Per un blog la differenza è enorme: il lettore che arriva da Google, legge tutto e se ne va era un rimbalzo in UA, mentre in GA4 è una sessione con coinvolgimento. Ecco perché il confronto diretto tra le due frequenze di rimbalzo non ha senso.

Quanto devono differire i numeri per preoccuparvi? Google stessa scrive che differenze fino al 10% sulle visualizzazioni di pagina e fino al 20% su utenti e sessioni sono attese e non sono motivo di allarme. Gli acquisti, invece, devono coincidere molto da vicino: se lì vedete scarti importanti, controllate che il transaction_id sia raccolto in modo coerente.

Da obiettivi a eventi chiave e conversioni

In Universal Analytics le azioni importanti si misuravano con gli obiettivi, di cinque tipi: destinazione (una pagina di ringraziamento), durata, pagine per sessione, obiettivi intelligenti ed eventi. In GA4 gli obiettivi non esistono più: qualsiasi evento può diventare importante se lo contrassegnate come tale.

Il lessico è cambiato due volte, e qui nasce parecchia confusione. All’inizio GA4 chiamava “conversioni” gli eventi contrassegnati come importanti. Poi Google ha unificato la definizione tra Analytics e Google Ads e oggi le parole hanno questo significato:

• Evento chiave (key event): un evento che misura un’azione particolarmente importante per la vostra attività, contrassegnato come tale in GA4. Serve per analizzare acquisizione, comportamento e percorsi nel sito.
• Conversione: un’azione importante che usate per misurare le campagne pubblicitarie e ottimizzare le offerte. Si crea in Google Ads a partire da un evento chiave di Analytics (serve un account Google Ads collegato).

Il flusso, in breve, è: evento → evento chiave → conversione. Un esempio concreto: l’evento generate_lead (invio di un modulo) lo contrassegnate come evento chiave in GA4; se vi serve anche per le offerte automatiche di Google Ads, create da lì una conversione. Per migliorare la qualità di quel dato lato Ads, vale la pena attivare anche le conversioni avanzate.

C’è poi una differenza di conteggio che spiega molti “numeri gonfiati”. Universal Analytics contava al massimo una conversione per sessione per ogni obiettivo: se un utente inviava lo stesso modulo due volte, vedevate 1. GA4, con il metodo di conteggio predefinito “Una volta per evento”, conta ogni occorrenza: lo stesso utente genera 2 eventi chiave. Se volete un dato più vicino a quello storico potete impostare il conteggio su “Una volta per sessione”, ma ragionate sul vostro caso: per un sito che vive di contatti di solito ha senso contare ogni richiesta.

Non tutto si può replicare: un obiettivo di durata o un obiettivo intelligente di UA non hanno una traduzione esatta in eventi chiave. Ma è un’occasione per chiedersi se quegli obiettivi misuravano davvero qualcosa di utile. Un contatore di “visite oltre 3 minuti” raramente diceva qualcosa sul fatturato.

Una metafora per ricordare la distinzione: l’evento chiave è il gol segnato in partita, registrato nel tabellino di GA4. La conversione è lo stesso gol quando finisce nel conteggio del fantacalcio, cioè quando lo usate per decidere quanto investire nelle campagne. Lo stesso fatto, due usi diversi. Per scegliere quali azioni contrassegnare, partite dalle metriche di business: nella guida ai KPI e-commerce trovate quelle che contano davvero per un negozio online.

Account, proprietà, viste e flussi di dati

Anche la struttura dell’account è cambiata. In Universal Analytics la gerarchia era account → proprietà → viste. Le viste erano il posto in cui applicavate i filtri: una vista “tutti i dati” non toccata, una vista senza il traffico interno, magari una vista solo per un paese. Le app, invece, finivano in proprietà dedicate.

In GA4 le viste non esistono. La gerarchia è account → proprietà → flussi di dati. Un flusso di dati è il canale da cui arrivano i dati: il sito web, l’app Android, l’app iOS. Una proprietà GA4 può avere fino a 50 flussi di dati (con un limite di 30 flussi app), e soprattutto può riunire sito e app nella stessa proprietà, cosa impossibile con Universal Analytics.

Che fine hanno fatto i filtri? In GA4 ci sono i filtri dati, pensati soprattutto per includere o escludere il traffico interno e quello degli sviluppatori, più strumenti come la modifica degli eventi e l’elenco dei referral indesiderati. Sono meno numerosi e meno flessibili dei filtri delle viste UA, quindi molte segmentazioni che prima facevate “a monte” con una vista ora si fanno “a valle”, nei report, con confronti e filtri di report, o nelle esplorazioni. Per chi usa Analytics 360 esistono anche le sottoproprietà e le proprietà di aggregazione, che coprono in parte i vecchi casi d’uso delle viste.

Questa differenza ha un effetto diretto sui confronti: se in UA guardavate una vista filtrata (per esempio senza un paese o senza il traffico dell’ufficio), i numeri di GA4 possono risultare più alti semplicemente perché quei filtri non ci sono. Prima di dare la colpa allo strumento, controllate quale vista usavate.

Una metafora domestica: in Universal Analytics ogni vista era una stanza diversa della casa, già arredata per un uso specifico. In GA4 avete un grande open space e dei separé mobili: più libertà, ma l’arredamento lo decidete voi ogni volta che entrate. Il nostro consiglio è annotare in un documento condiviso quali filtri dati avete attivato e quali confronti salvati usa il team, così tutti leggono gli stessi numeri.

• Prima di tutto: definite il traffico interno (i vostri IP) e attivate il filtro dati di esclusione.
• Poi: controllate l’elenco dei referral indesiderati, per esempio i gateway di pagamento che “rubano” il merito delle vendite.
• Infine: se avete un’app, collegatela come flusso nella stessa proprietà del sito, così vedete utenti e percorsi insieme.

Conservazione dei dati, soglie, campionamento e BigQuery

Ci sono differenze che non vedete finché non vi servono, e di solito vi servono nel momento peggiore: quando cercate un dato vecchio, quando un report mostra un avviso o quando dovete incrociare i dati con il gestionale. Ecco le quattro più importanti.

Conservazione dei dati

In GA4 le impostazioni di conservazione dei dati decidono per quanto tempo restano disponibili i dati a livello di utente e di evento. Per le proprietà standard le opzioni sono 2 mesi o 14 mesi; con Analytics 360 si arriva anche a 26, 38 o 50 mesi per i dati evento. Il punto che molti fraintendono: questa impostazione non riguarda i report standard aggregati, che continuano a mostrare lo storico, ma solo le esplorazioni e i report sulle canalizzazioni. Dati demografici (età, genere, interessi) restano comunque 2 mesi. La prima cosa da fare in una proprietà nuova è portare la conservazione a 14 mesi, perché il valore predefinito potrebbe essere più basso.

Soglie dei dati

Quando un report contiene dati demografici o informazioni sulle query di ricerca, GA4 può nascondere alcune righe per evitare che qualcuno risalga all’identità di singoli utenti. Sono le soglie: le stabilisce il sistema e non si possono regolare. Si riconoscono dall’indicatore della qualità dei dati in alto nel report. Per ridurle potete allargare l’intervallo di date oppure lavorare sui dati esportati in BigQuery, dove i dati di Google Signals non vengono esportati.

Campionamento

Il campionamento significa analizzare una parte dei dati e proiettare il risultato sul totale, come contare gli alberi in un ettaro e moltiplicare per cento. In GA4 può comparire quando una richiesta supera la quota della proprietà: 10 milioni di eventi per query sulle proprietà standard, fino a 1 miliardo su Analytics 360. Riguarda soprattutto le esplorazioni con intervalli lunghi; anche qui lo segnala l’icona della qualità dei dati, con la percentuale di dati usata. Per la maggior parte dei siti di piccole e medie aziende è un limite che non si raggiunge.

Esportazione in BigQuery

In Universal Analytics l’esportazione dei dati grezzi in BigQuery era riservata ai clienti 360. In GA4 il collegamento è disponibile anche nella versione gratuita. L’esportazione giornaliera per le proprietà standard ha un limite di 1 milione di eventi al giorno (con opzioni di filtro per restare sotto la soglia), mentre l’esportazione in streaming non ha limiti di volume ma comporta costi aggiuntivi lato BigQuery. Potete partire dalla sandbox gratuita di BigQuery; oltre i suoi limiti si paga lo spazio e l’elaborazione.

Cosa cambia nei report e come leggere i dati senza confronti sbagliati

Arriviamo alla domanda pratica: dove sono finiti i report che usavate tutti i giorni? In Universal Analytics c’erano decine di report preconfezionati, organizzati in Pubblico, Acquisizione, Comportamento e Conversioni. GA4 ne propone meno, ma più personalizzabili, e sposta l’analisi approfondita nella sezione Esplora.

• Acquisizione: il vecchio report Canali diventa Acquisizione traffico (canale della sessione) affiancato da Acquisizione utenti (il canale con cui l’utente è arrivato la prima volta). Sono due prospettive diverse, non doppioni.
• Comportamento: le pagine più viste le trovate in Pagine e schermate, le pagine di ingresso in Pagina di destinazione.
• Conversioni: al posto degli obiettivi ci sono gli eventi chiave, disponibili come colonna in molti report e approfonditi nella sezione Pubblicità, dove trovate anche i report di attribuzione.
• Report personalizzati: le vecchie tabelle personalizzate di UA si ricostruiscono come esplorazioni (in formato libero, canalizzazione, percorso, coorte) oppure personalizzando i report nella Raccolta.

Anche l’attribuzione è diversa. Universal Analytics usava di default l’ultimo clic non diretto, con un timeout delle campagne predefinito di 6 mesi. In GA4 il modello di attribuzione dei report di riferimento è quello basato sui dati, con finestre di lookback configurabili, con un valore predefinito di 90 giorni per la maggior parte degli eventi chiave. Inoltre GA4 può aggiornare l’attribuzione degli eventi chiave fino a 7 giorni dopo che sono stati registrati: un motivo in più per non chiudere i conti del mese il primo giorno del mese successivo.

Per i report periodici a clienti e colleghi il nostro consiglio è non dipendere dall’interfaccia di GA4, ma costruire una dashboard su Looker Studio collegata alla proprietà GA4: scegliete voi le metriche, le spiegate una volta sola e tutti guardano lo stesso cruscotto. Ricordate che i dati UA non sono più leggibili da Looker Studio, quindi se volete mostrare lo storico dovete importare i file esportati prima di luglio 2024.

Ecco una checklist per confrontare correttamente vecchi e nuovi dati:

1. Non sommate e non incollate serie storiche UA e GA4 nello stesso grafico come se fossero la stessa metrica. Se dovete mostrarle insieme, separatele con una nota chiara sul cambio di strumento.
2. Confrontate tendenze, non valori assoluti: un calo del 15% su base annua è un segnale in entrambi gli strumenti, il numero esatto no.
3. Usate le metriche più stabili per i confronti: visualizzazioni di pagina e acquisti sono le più vicine tra i due sistemi.
4. Dimenticate la vecchia frequenza di rimbalzo e ragionate su tasso di coinvolgimento e tempo di coinvolgimento medio.
5. Verificate il metodo di conteggio degli eventi chiave prima di confrontarli con gli obiettivi storici.
6. Controllate le viste filtrate che usavate in UA: se escludevano traffico, GA4 vi mostrerà più dati.
7. Aspettate 72 ore prima di considerare definitivi i dati recenti.

Se state ancora decidendo se GA4 è lo strumento giusto per voi o se affiancargli un’alternativa più semplice o più attenta alla privacy, il nostro confronto dei migliori software di web analytics vi aiuta a scegliere. Se invece GA4 resta la vostra base, ripartite dalla guida a Google Analytics 4 per principianti e poi passate alla configurazione degli eventi GA4: capite le differenze, sistemate gli eventi chiave e i vostri report torneranno a raccontare qualcosa di utile.

Altri approfondimenti su questi temi: GA4, Google Analytics 4, Universal Analytics, Eventi GA4, Key Event, Looker Studio, KPI, Google Tag Manager e Consent Mode V2.