GA4 per l’ecommerce: come evitare errori e migliorare le conversioni

L’evoluzione del marketing digitale ha reso sempre più complessa la raccolta e l’analisi dei dati, specialmente per gli ecommerce, dove il monitoraggio delle interazioni utente è cruciale per ottimizzare le strategie e i risultati di vendita.

Con l’introduzione di Google Analytics 4 (GA4), molte aziende hanno dovuto rivedere il proprio approccio alla misurazione delle performance online.

A distanza di oltre un anno e mezzo dal passaggio obbligatorio da Universal Analytics (UA) a GA4, il panorama dell’analisi dei dati si presenta più frammentato e sfidante, ma al contempo offre nuove opportunità per chi desidera sfruttare al meglio le potenzialità della piattaforma di web analytics più utilizzata dai marketer di tutto il mondo.

In questo articolo, vedremo come GA4 può essere un alleato strategico per gli ecommerce, come ottimizzare lo strumento e quali errori evitare nel suo utilizzo in una strategia di analisi dati e di marketing.

Un nuovo paradigma di misurazione: dal modello a sessioni agli eventi

La differenza principale tra Universal Analytics e GA4 risiede nel modello di raccolta dati. Se prima le interazioni venivano organizzate in sessioni e hit (eventi, pagine viste, transazioni, ecc.), oggi GA4 adotta un modello completamente basato sugli eventi. Questo consente un tracciamento più granulare e flessibile, adattandosi meglio ai nuovi scenari digitali.

Per gli ecommerce, questa evoluzione offre vantaggi significativi, tra cui:

• Tracciamento avanzato delle interazioni: ogni azione dell’utente, come visualizzazioni di prodotto, aggiunte al carrello e checkout, viene registrata come un evento separato.
• Analisi cross-device: GA4 permette di monitorare il comportamento degli utenti su più dispositivi e piattaforme, migliorando l’attribuzione delle conversioni.
• Maggiore adattabilità alla privacy: con le restrizioni sempre più severe su cookie e tracciamenti, GA4 utilizza la modellazione dei dati per stimare le interazioni mancanti.

Tuttavia, ancora oggi molti gestori di ecommerce non sono ancora completamente a proprio agio con questo approccio, riscontrando difficoltà ed errori nella corretta settaggio dello strumento e nella relativa lettura dei dati.

Gli errori più comuni nell’implementazione di GA4 e best practice per gli ecommerce

Molte aziende, pur avendo effettuato la migrazione del proprio sistema di analisi dati a GA4, non riescono a sfruttare appieno le potenzialità dello strumento a causa di configurazioni errate o incomplete.

In particolare, esistono alcuni comuni e gravi errori che, se evitati o risolti, consentono di ottimizzare in modo impattante la qualità dei dati visualizzati e analizzati in GA4 a beneficio dei risultati delle campagne marketing e advertising.

Tracciamento incompleto delle transazioni

Uno degli aspetti più critici per un ecommerce è la corretta misurazione delle conversioni.

Se il tracciamento degli eventi fondamentali, come gli acquisti, le aggiunte al carrello dei prodotti e le visualizzazioni del checkout di acquisto non sono configurati nel modo giusto, il rischio di avere una visione distorta delle proprie performance diventa molto alto.

In questo scenario, spesso l’errore nasce da una mancata implementazione di Google Tag Manager o da un setup errato degli eventi personalizzati dell’ecommerce in GA4.

Ad esempio, un errore comune è il mancato passaggio di parametri essenziali come transaction_id, il value e i dettagli dei prodotti acquistati, come ad esempio item_name (“Scarpe Running X”), price (79.99) e item_category (“Elettronica”).

In GA4, questi parametri devono essere definiti e inviati correttamente utilizzando Google Tag Manager (tramite il Data Layer) o direttamente via codice con gtag.js. Proprio in questa fase, è frequente che gli eventi di tracciamento dell’ecommerce vengano registrati e inviati con nomi personalizzati non conformi alle linee guida di Google.

Ad esempio, usare “order_completed” invece di “purchase” impedisce a GA4 di riconoscere l’evento come transazione, compromettendo l’attribuzione nei report di monetizzazione e conversione, portando di conseguenza a prendere decisioni strategiche errate.

Inoltre, molti professionisti ecommerce trascurano la fase di test del funzionamento dei tracciamenti e della raccolta dei dati attraverso la funzionalità Debug View di GA4, finendo per scoprire solo dopo giorni o settimane che alcuni dati fondamentali non sono stati raccolti correttamente.

La cosiddetta fase di debug è fondamentale infatti per controllare in tempo reale se gli eventi vengono inviati correttamente e con tutti i parametri richiesti; così facendo si avrà la certezza di raccogliere i dati necessari ai fini di analizzare il raggiungimento degli obiettivi di marketing e di business.

Mancata implementazione della Consent Mode

L’introduzione di normative stringenti sulla privacy, come il GDPR e il Digital Markets Act (DMA), ha trasformato il panorama della raccolta dati, imponendo nuovi standard per la protezione delle informazioni personali degli utenti.

In particolare, l’introduzione del DMA ha obbligato Google a garantire che i dati personali degli utenti che non hanno espresso il consenso al loro trattamento per finalità di marketing non vengano utilizzati.

Questo implica un cambiamento significativo nella gestione del consenso: non è più sufficiente offrire agli utenti la possibilità di gestire il loro consenso tramite il Cookie Banner, ma è necessario assicurarsi attivamente che le preferenze espresse siano rispettate.

In questo contesto, la Consent Mode V2 (CM V2) rappresenta uno strumento cruciale per gli ecommerce che vogliono continuare a raccogliere e analizzare dati di qualità senza violare le normative.

Nello specifico, la CM V2 consente a GA4 di adattare la raccolta e misurazione dei dati in base alle scelte di consenso degli utenti.

Quando un utente nega il consenso al tracciamento dei dati di marketing tramite Cookie Banner, invece di interrompere completamente la raccolta dei dati la Consent Mode v2 permette di acquisire comunque i dati in modo anonimo, eliminando tutte le informazioni che permetterebbero una profilazione one-to-one dell’utente.

In pratica, nel caso in cui un utente rifiuti i Cookie di tracciamento, GA4 registra comunque le azioni compiute sull’ecommerce, ma senza poterle collegare a una sessione di navigazione specifica.

Così facendo, Google Analytics 4 integrato con la Consent Mode V2 applica la modellazione dei dati, ossia compie una stima tra gli eventi tracciati direttamente “in chiaro” e gli eventi tracciati in modo anonimo.

In questo modo sarà possibile effettuare comunque analisi delle conversioni delle campagne online a livello aggregato, anziché a livello di singolo utente.

Tuttavia, l’implementazione della Consent Mode V2 può creare confusione e difficoltà tecniche.

In particolare, un errore comune è non padroneggiare i dettagli pratici relativi agli impatti sulla qualità del tracciamento e sull’analisi dei dati delle due modalità di configurazione disponibili: configurazione BASE e configurazione AVANZATA.

Questo porta spesso a una valutazione errata della modalità più adatta e personalizzata da adottare in base agli obiettivi di marketing e di business.

In questo scenario, è facile sbagliare e scegliere una configurazione della Consent Mode V2 eccessivamente restrittiva che, in caso di consenso negato al tracciamento, blocca completamente le informazioni sulle azioni compiute dagli utenti sull’ecommerce.

Inoltre, durante l’implementazione, uno degli errori più frequenti è non configurare correttamente i tag di tracciamento tra:

• Tag che si attivano in caso di consenso esplicito dell’utente (consent granted)
• Tag che devono restare inattivi o attivarsi in modo limitato in caso di consenso negato (consent denied).

Una configurazione errata dei tag di tracciamento personalizzati in base al consenso può portare a una categorizzazione imprecisa dei dati, alla perdita di informazioni fondamentali per le analisi, o all’esposizione a rischi di sanzioni legate al mancato rispetto delle normative sulla privacy.

Un altro problema frequente è la mancata sincronizzazione tra il Cookie Banner della CMP (Cookiebot, iubenda, OneTrust, ecc.) e i tag di tracciamento in Google Tag Manager (GTM).

Questo accade, in particolare, a causa dei tempi di caricamento asincroni tra la CMP e i tag configurati in GTM, che impediscono la corretta trasmissione a GA4 delle informazioni relative al consenso concesso o negato.

Di conseguenza, gli eventi potrebbero essere completamente bloccati, tracciati in modo incompleto o scattare in modo errato, inviando a GA4 dati parziali o non coerenti, e causando disallineamenti tra piattaforme come Google Ads, il Pixel di Facebook e GA4.

Errore nell’uso degli UTM per il monitoraggio delle campagne

Sebbene Google Analytics 4 abbia già delle sue regole integrate che permettono di raccogliere i dati relativi a specifiche attività online, quando si tratta di campagne advertising e marketing per gli ecommerce, i parametri UTM restano uno strumento indispensabile per attribuire correttamente il traffico e le conversioni alle fonti di provenienza.

Per quanto il loro utilizzo possa sembrare un asset “di base” e semplice, non è scontato riuscire a utilizzarli in modo corretto ed efficace.

Infatti, gli errori più frequenti sono legati a due principali modalità di utilizzo dei parametri UTM.

Molto spesso i parametri vengono scritti con lettere maiuscole, refusi, misspelling, o spazi (ad esempio, scrivere “utm_campaign=lancio gennaio” invece di “utm_campaign=lanciogennaio”; oppure scrivere “utm_source=Facebook” invece di “utm_source=facebook”).

In questo modo si rischia che i dati relativi a traffico e conversioni vengano riportati sotto il canale “unissigned” nei report in GA4, poiché Google non è in grado di capire qual è la reale fonte di origine.

Un secondo aspetto problematico riguardo l’utilizzo degli UTM è quando non viene utilizzata una naming convention specifica e condivisa – ossia, uno standard univoco sulla sintassi da utilizzare quando si creano i parametri UTM.

In questo scenario, l’uso di termini incoerenti tra le varie campagne – ad esempio, alternando “utm_medium=paidsocial” e “utm_medium=social” – frammenta i dati nei report di GA4, rendendo impossibile confrontare le performance dei diversi canali e prendere così decisioni accurate.

Un sistema semplice e molto diffuso per evitare di cadere in questi errori è di dotarsi di Google Sheets o fogli Excel con regole e una naming convention preimpostate; una soluzione efficace per avere la certezza di utilizzare UTM corretti basandosi sulla giusta sintassi dei parametri nuovi da creare.

Gli UTM rimangono fondamentali da inserire sempre anche nel caso in cui si gestiscano campagne Google Ads con il tagging automatico.

Infatti, gli UTM sono essenziali per garantire che GA4 riesca sempre a recuperare e a mostrare nei propri report i dati relativi alle prestazioni delle campagne Google Ads; in questo modo si eviterà cali nella quantità e qualità dei dati raccolti a causa di malfunzionamenti temporanei delle piattaforme, o di nuove e più restrittive norme in materia di Privacy (come ad esempio il Digital Market Act).

Utilizzo di report e dashboard “standard”

Una delle “stelle polari” che ecommerce e aziende dovrebbero seguire nelle proprie strategie online è la personalizzazione.

Infatti, nel mercato digitale attuale realizzare contenuti o annunci in modo “standardizzato”, senza adattarli ai propri obiettivi o target audience, significa non riuscire a mandare al bersaglio le proprie offerte, dimezzando la possibilità di ottenere campagne in ROI positivo.

L’importanza della personalizzazione delle attività di marketing e advertising è legata a doppio filo con il tema della corretta analisi delle performance di siti web ed ecommerce attraverso la creazione di report ad hoc.

Tuttavia, ancora oggi molte aziende si limitano a consultare le dashboard “standard” in GA4, senza sfruttare le funzionalità più avanzate di creazione di report personalizzati nella sezione Explore dello strumento, perdendo così l’opportunità di cogliere insight dettagliati per rispondere a domande come:

• Quali pagine visitano più di frequente gli utenti lungo il funnel di conversione?
• Qual è il segmento di pubblico che ha totalizzato più di 3 acquisti nella medesima sessione di navigazione?
• In quale step del percorso di acquisto gli utenti escono dal sito web?

Prendiamo ad esempio l’ultima domanda di questo elenco.

Grazie ai report custom in GA4, creando una dashboard di tipo “Funnel Exploration” un ecommerce di abbigliamento potrebbe monitorare gli step chiave del processo di acquisto, ad esempio:

• la visualizzazione di un prodotto
• l’interazione con i filtri dei prodotti
• l’aggiunta al carrello dei prodotti
• l’inserimento dei dati di fatturazione
• l’acquisto finale

e così via.

Grazie al report personalizzato “Funnel Exploration” di GA4, l’ecommerce in questione potrebbe agilmente visualizzare nel report un calo drastico di utenti che abbandonano la pagina prodotto durante la fase di selezione della taglia della t-shirt.

In questo contesto, l’ecommerce potrebbe così appurare l’esistenza di un’anomalia nel filtro delle taglie disponibili e provvedere a rimuovere così il problema, facendo aumentare di conseguenza il tasso di conversione.

5. Mancata integrazione con BigQuery

Riuscire a centralizzare la raccolta e ad analizzare in modo integrato dati provenienti da molteplici fonti diverse rappresenta un game changer per gli ecommerce nel 2025. Soprattutto per gli shop online che registrano ogni mese grandi volumi di dati (ad esempio, con una media mensile di 500 mila o più sessioni).

Tuttavia, ancora gran parte degli ecommerce di grandi dimensioni che utilizzano molteplici piattaforme online e digitali (CRM, strumenti di web analytics, piattaforme di advertising, file Google Sheet, ecc.) non si è ancora dotata di sistemi di archiviazione e analisi dati in modo integrato.

Questo significa che l’analisi della mole di informazioni tracciate in merito alle performance di business e delle campagne advertising viene analizzata all’interno dei backend dei propri CMS ecommerce (Shopify, Magento, Woocommerce, ecc.), dei CRM e delle piattaforme di advertising (Business Manager di Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, ecc.), utilizzati dai singoli reparti, aree aziendali, o dal cliente della digital agency.

Così facendo, ciascun reparto guarda e analizza soltanto le metriche più rilevanti e importanti a livello tattico per le proprie singole esigenze, ma senza poter contare su una visione di insieme e senza trovare insight di reale impatto per migliorare le proprie strategie digital.

Per queste esigenze di analisi avanzate, mentre i report personalizzati di GA4 sono ideali per esplorazioni rapide e dashboard operative, integrare GA4 con uno strumento come BigQuery consente di esportare i dati in database cloud per l’archiviazione centralizzata e sicura di grandi quantità di dati, riuscendo così:

• a mettere in relazione tra loro specifiche tipologie di dati provenienti da canali e da aree aziendali differenti
• a visualizzare e ad analizzare informazioni di qualità superiore, superando i limiti legati alla modellazione dei dati di GA4

In pratica, utilizzare strumenti come BigQuery diventa essenziale per analizzare, ad esempio, pattern di acquisto a lungo termine, creare segmentazioni personalizzate basate sul comportamento utente, o eseguire analisi predittive tramite machine learning, ottimizzando così il budget pubblicitario in base ai clienti con maggiore probabilità di acquisti multipli.

Restare competitivi sui mercati data-driven

GA4 rappresenta una svolta nell’analisi dei dati per gli ecommerce, offrendo strumenti avanzati per un tracciamento più accurato e adattabile alle nuove esigenze di privacy. Tuttavia, per evitare errori critici e massimizzare il valore dei dati raccolti, è fondamentale una corretta configurazione iniziale e un monitoraggio continuo.

Le aziende che sapranno adattarsi e integrare questo nuovo paradigma all’interno delle proprie strategie digitali potranno ottimizzare le proprie campagne di marketing e migliorare l’esperienza utente, rimanendo competitive in un mercato sempre più competitivo e sempre più orientato ai dati.