GA4 (Google Analytics 4) : Définition

Aussi appelé : Analytics 4, GA 4

GA4 (Google Analytics 4) est la plateforme analytics de nouvelle génération de Google, lancée en 2020 et devenue obligatoire en 2023. Contrairement à Universal Analytics basé sur les sessions, GA4 adopte un modèle événementiel où chaque interaction utilisateur (clic, scroll, achat, soumission formulaire) est capturée comme événement distinct. Cette approche offre une flexibilité supérieure pour mesurer les parcours utilisateur complexes et s'adapter aux environnements sans cookies tiers.

Qu'est-ce que GA4 et pourquoi est-ce important ?

GA4 représente une rupture fondamentale avec le modèle traditionnel d'analytics. Tandis qu'Universal Analytics reposait sur une hiérarchie fixe (utilisateur → session → pageview → action), GA4 fonctionne sur un flux continu d'événements. Cette architecture événementielle permet de capturer chaque interaction en temps réel et de reconstituer le parcours utilisateur de manière infiniment flexible.

Caractéristiques clés de GA4 :

Modèle événementiel natif : chaque action déclenche un événement (page_view, click, scroll_50%, add_to_cart, purchase)
Machine Learning intégré : prédictions de churn, audiences prédictives, insights automatisés
BigQuery inclus : accès direct aux données brutes pour analyses avancées (version GA4 gratuite limitée)
Conformité aux régulations : consentement cookie géré, mesure sans cookies tiers via GA4 server-side
Web + App unifiés : même plateforme pour site web et applications mobiles
Attribution multi-canal : modèles d'attribution avancés (data-driven, time-decay, linéaire)

GA4 est l'évolution naturelle face à la disparition des cookies tiers et aux demandes croissantes de personnalisation sans compromettre la vie privée. Elle s'impose comme l'outil standard pour tout professionnel du digital à partir de 2024.

Exemple concret

Scénario d'implémentation : Migration d'Universal Analytics vers GA4 pour un e-commerce

Une boutique en ligne a utilisé Universal Analytics (GA3) pendant 8 ans. En 2023, face à l'arrêt programmé de GA3 et aux demandes croissantes d'analyse du comportement mobile, elle décide de migrer vers GA4. Voici son implémentation :

Phase 1 : Préparation (2 semaines)

Création d'une propriété GA4 avec GTM (Google Tag Manager)
Mapping des 45 événements clés (product_view, add_to_cart, purchase, search, contact_request)
Configuration des 12 conversions majeures (achat, newsletter, devis)

Phase 2 : Collecte de données (3 mois en parallèle)

GA3 et GA4 tournent en parallèle pour valider la cohérence des données
Écart observé : GA4 capture 18 % plus de sessions que GA3 (GA3 filtre les sessions courtes, GA4 capture tous les événements)
Analyse des audiences : segmentation par appareils identifiés (desktop 35%, mobile 62%, tablet 3%)

Phase 3 : Optimisation et convergence (1 mois)

Audit des événements manquants (ex: clics sur page produit non trackés initialement)
Ajustement des conversions principales (CAC réel = 47€ vs 52€ en GA3, amélioration de mesure)
Activation des audiences BigQuery : export de 2,3M sessions analysées

Résultats mesurés en GA4 :

Taux de rebond réel : 32 % (vs 45 % en GA3) — GA3 comptait mal les utilisateurs engagés
Durée d'engagement moyenne : 3m45s (vs 2m15s en GA3)
Conversion mobile : 4,2 % (vs 2,8 % en GA3, révélant l'importance du mobile que GA3 sous-estimait)
LTV moyen calculé via prédiction GA4 : 387€ (insights pour investissement en acquisition)

Conclusion : GA4 offre une image plus fidèle du comportement utilisateur et active des leviers d'optimisation auparavant invisibles.

Benchmarks GA4 par secteur

Secteur	GA4 moyen	Source
E-commerce (tous tailles confondues)	32-45% taux de rebond médian	GA4 Benchmarks Databox 2024
Média & Édition	56% engagement rate médian	Databox Q4 2024