Что такое активный пользователь в Google Analytics 4 и зачем его отслеживать

Запустили рекламу, трафик вырос вдвое, а продажи стоят на месте? Самая вероятная причина — вы смотрите не на ту метрику, связанную с посетителями.

В этой статье я разберу, кого GA4 считает активным пользователем, по каким признакам определяет его статус и как применять этот параметр в анализе бизнес-результатов.

1. Что такое активный пользователь в GA4

2. Какие три условия делают сеанс вовлеченным

3. Как изменить порог продолжительности вовлеченного сеанса

4. Как работают события и параметры активного пользователя

5. Как GA4 распознает посетителя: иерархия идентификации

6. Чем отличаются Active Users, Total Users, New и Returning Users

7. Где найти данные об активных пользователях в GA4

8. Что показывают временные окна: DAU, WAU и MAU

9. Что такое коэффициенты User Stickiness

10. Как использовать метрику для принятия бизнес-решений

Что такое активный пользователь в GA4

Согласно официальному определению Google, активный пользователь — это уникальный посетитель, который взаимодействовал с вашим сайтом или приложением в течение выбранного диапазона дат.

GA4 фиксирует активного пользователя, когда регистрирует хотя бы одно из следующих условий:

• сеанс с взаимодействием (engaged session) на сайте или в приложении;

• событие first_visit или параметр engagement_time_msec — для сайта;

• событие first_open или показатель engagement_time_msec — для Android-приложения;

• событие first_open или user_engagement — для iOS-приложения.

Какие три условия делают сеанс вовлечённым

Сеанс с взаимодействием (engaged session) — это встроенный фильтр качества трафика в GA4. Он отделяет реальную аудиторию от случайных кликов и незаинтересованных посетителей.

Чтобы сеанс считался вовлечённым, посетитель должен выполнить хотя бы одно из следующих условий:

• находиться на сайте более 10 секунд (значение по умолчанию, которое можно изменить);

• совершить конверсионное событие — покупку, заполнение формы, подписку или другое ключевое действие;

• просмотреть две или более страниц или экранов.

Если ни одно из условий не выполнено — сеанс считается «без взаимодействия», а посетитель не попадает в число активных пользователей.

Как изменить порог продолжительности сеанса с взаимодействием

По умолчанию GA4 считает сеансом с взаимодействием сеанс продолжительностью более 10 секунд — это минимальное доступное значение. Однако оно не является универсальным — в зависимости от специфики сайта, контента и поведения аудитории порог стоит корректировать.

Стандартные 10 секунд хорошо подходят для лендингов, страниц контактов или ресурсов с коротким контентом, где у посетителя достаточно этого времени, чтобы получить информацию.

Когда стоит увеличить время взаимодействия. Если у вас блог, медиа-ресурс или образовательный сайт, где среднее время чтения статьи составляет 2–4 минуты, стандартные 10 секунд будут слишком низким порогом — он будет считать «активными» даже тех, кто едва пролистал страницу и ушел. Увеличение до 30–60 секунд даст более реалистичную картину действительно заинтересованной аудитории.

Пошаговая инструкция:

1. Перейдите в меню «Администратор» → «Сбор и изменение данных» (Data collection and modification) → «Потоки данных» (Data Streams) → Нажмите на нужный веб-поток.

2. В блоке «Тег Google» нажмите « » «Настроить параметры тега» ( ).

3. В блоке «Настройки» нажмите «Показать больше» (Show more), чтобы развернуть полный список.

4. Найдите и нажмите «Настроить время ожидания сеанса» (Adjust session timeout).

5. В блоке «Настройте таймер для активных сеансов» (Adjust timer for engaged sessions) откройте выпадающий список и выберите нужное значение: 10, 20, 30, 40, 50 или 60 секунд.

6. Нажмите «Сохранить» в правом верхнем углу.

Как работают события и параметры активного пользователя

Помимо сеанса с взаимодействием, статус активного пользователя формируют ещё три элемента: события first_visit / first_open, показатель engagement_time_msec и событие user_engagement. Рассмотрю, как работает каждый из них.

Событие first_visit / first_open

Событие first_visit автоматически срабатывает при первом посещении сайта пользователем. В этот момент GA4 создает в браузере уникальный идентификатор и привязывает к нему все последующие действия пользователя: просмотры страниц, клики, конверсии и другие события.

Если в рамках сеанса зафиксировано событие first_visit — посетитель автоматически попадает в категорию «активных», даже если визит длился менее 10 секунд. Логика GA4 здесь ясна: новый человек, открывший сайт впервые, уже является значимым событием для системы.

Убедиться в этом можно с помощью инструмента DebugView в GA4: если открыть сайт впервые (или после очистки куки), событие появится в потоке данных в режиме реального времени.

Для мобильных приложений аналогом является событие first_open, которое фиксируется при первом запуске после установки.

Параметр engagement_time_msec

Это специальный показатель, измеряющий время активного взаимодействия пользователя со страницей в миллисекундах. Он добавляется к событиям, которые GA4 отправляет на сервер, чтобы зафиксировать накопленное время.

GA4 передает это время в двух основных ситуациях:

• если пользователь взаимодействует со страницей — например, когда срабатывает событие scroll или click, система одновременно передает время, накопленное до этого момента;

• когда страница теряет фокус или закрывается — в этот момент GA4 генерирует финальное событие user_engagement, чтобы отправить остаток времени, который не успел передаться ранее.

Механика подсчёта: GA4 чётко отслеживает, когда вкладка активна (находится в фокусе браузера), а когда — нет. Время, проведённое в активной вкладке, суммируется. Но когда пользователь открыл страницу, переключился на другую вкладку и ушёл — это время система игнорирует и не учитывает как взаимодействие.

Как это работает на практике:

1. Пользователь заходит на страницу — срабатывает событие page_view и начинается отсчёт времени.

2. Через пять секунд он прокручивает страницу вниз — срабатывает событие scroll, и GA4 добавляет к нему параметр engagement_time_msec = 5000.

3. Посетитель переключается на другую вкладку — сайт теряет фокус. GA4 самостоятельно генерирует событие user_engagement, чтобы передать остаток времени, которое пользователь провёл на странице до момента ухода.

На основе накопленных значений GA4 рассчитывает метрику «Среднее время взаимодействия» (Average engagement time), которую вы видите в отчетах.

Событие user_engagement

user_engagement — это то самое финальное событие, которое отправляет на сервер остаток накопленного времени. Оно срабатывает преимущественно тогда, когда страница теряет фокус: человек закрывает вкладку или переключается на другую.

Но есть важное ограничение: GA4 не зафиксирует user_engagement, если с момента предыдущего события не произошло ни одного взаимодействия. Это касается, в частности, событий first_visit / first_open и session_start — перед ними по определению нет взаимодействий, ведь это первые события сеанса. Аналогично в момент срабатывания первого page_view: страница только что загрузилась, поэтому передавать ещё нечего.

Само время, проведённое на первой странице, не теряется — оно передаётся позже последующими событиями (scroll, click) или финальным событием user_engagement, когда посетитель покинет страницу.

Именно поэтому в условии активности стоит «ИЛИ»:

Каждый из этих сценариев может реализоваться независимо от других.

Как GA4 распознает пользователя: иерархия идентификации

Знать, кого GA4 считает активными пользователями — это половина дела. Не менее важно понимать, как именно он это делает. Для идентификации аудитории GA4 использует не один метод, а иерархию — так называемые Identity Spaces. Платформа проверяет их по очереди и использует первый доступный, чтобы получить общую картину аудитории.

User ID — самый точный метод

Если на сайте или в приложении есть система авторизации, в GA4 можно передавать собственный уникальный идентификатор пользователя — User ID. Это позволяет системе как можно точнее определять одного и того же человека независимо от устройства или браузера, с которого он заходит.

Основное преимущество такого подхода — это кросс-девайсное отслеживание. Например, человек может просмотреть товар со смартфона, а завершить покупку с ноутбука. Благодаря User ID GA4 может связать действия с разных устройств в одну историю взаимодействия, не относя их к активности двух отдельных посетителей.

Client ID (Device ID) — базовый метод

Если User ID не настроен, GA4 использует для идентификации пользователей Device ID. Для сайтов это Client ID, хранящийся в cookie_ga, а для мобильных приложений — App Instance ID.

Именно этот идентификатор помогает объединять действия в пределах одного браузера или устройства и лежит в основе подсчёта посетителей в большинстве стандартных отчётов GA4.

В то же время у такого подхода есть ограничения. Device ID привязан к конкретному браузеру и устройству, поэтому GA4 может засчитать одного человека за нескольких пользователей. Система отдельно учтёт посещения сайта со смартфона, рабочего ноутбука и домашнего компьютера.

Кроме того, на точность данных влияют ограничения браузеров. В частности, Safari благодаря механизму Intelligent Tracking Prevention (ITP) сокращает срок действия cookie_ga до семи дней. Когда посетитель возвращается на сайт на восьмой день после взаимодействия, этот cookie уже отсутствует, поэтому GA4 может идентифицировать его как нового пользователя, хотя на самом деле это тот же самый лояльный посетитель. Важно, что это касается не только Safari: большинство браузеров на iOS (в частности, Chrome, Firefox и другие) используют движок WebKit, поэтому ограничения ITP распространяются и на них.

Моделирование (Modeling) — когда данных нет

Когда пользователь отказывается от файлов cookie, GA4 не оставляет пробелов в данных при условии, что на сайте настроен Advanced Consent Mode. В этом режиме теги GA4 отправляют анонимные запросы без персональных идентификаторов. Алгоритм машинного обучения моделирует поведение тех, кто отказался от отслеживания, на основе данных аудитории, давшей на это согласие.

Поскольку моделируемые данные — это статистическая оценка, а не фактические измерения, GA4 выделяет такие показатели в отчетах отдельно.

А что с Google Signals?

С февраля 2024 года Google исключил Google Signals из иерархии идентификации.

Google Signals по-прежнему собирается в GA4, но теперь используется исключительно для демографических отчетов (возраст, пол, интересы) и для передачи аудиторий в Google Ads для ретаргетинга. Объединять сессии между устройствами он больше не может.

Чем отличаются Active Users, Total Users, New Users и Returning Users

В GA4 доступно несколько метрик посетителей, которые часто путают между собой. Хотя названия похожи, каждая из них отвечает на разные бизнес-вопросы.

Active Users

Это уникальные пользователи, продемонстрировавшие признаки вовлечённости: у них был хотя бы один сеанс с взаимодействием или зафиксирован first_visit / engagement_time_msec. Именно эта метрика является базовой в GA4.

Total Users

Общее количество уникальных пользователей, которые активировали любое событие за выбранный диапазон дат, включая тех, кто зашел и сразу ушел. Поэтому Total Users всегда больше или равно Active Users. Разница между ними фактически показывает объем невовлеченного трафика.

New Users

Это люди, для которых GA4 зафиксировал событие first_visit на сайте или first_open в мобильном приложении. Поскольку first_visit автоматически делает пользователя активным, вся новая аудитория входит в состав Active Users.

Стоит помнить, что при отсутствии настроек User ID один человек может учитываться как новый пользователь несколько раз — если заходит с разных устройств, очищает куки или использует Safari или другие браузеры на устройствах Apple.

Возвращающиеся пользователи

Количество посетителей, которые уже посещали сайт или приложение ранее и вернулись повторно. GA4 определяет их на основе User ID или Client ID. Этот показатель помогает оценивать лояльность аудитории и эффективность кампаний по удержанию пользователей.

Где смотреть метрики по Total Users, New Users и Returning Users

Эти значения можно увидеть в отчете рядом друг с другом.

Отчеты (Reports) → Источники трафика (Acquisition) → Привлечение пользователей (User acquisition)

А вот где искать данные именно об активных пользователях и как их интерпретировать в разных отчетах — я расскажу далее.

Где найти данные об активных пользователях в GA4

GA4 показывает эти значения в нескольких местах, в зависимости от нужного уровня детализации.

Главная страница отчетов — для быстрого обзора цифр.

Перейдите в раздел «Отчеты» (Reports) → «Обзор отчетов» (Reports snapshot).

Отчеты о вовлеченности — для детальной картины активности.

Здесь есть несколько важных блоков:

• общий обзор сеансов и времени взаимодействия;

• график «User Activity Over Time» — активность в разрезе 1, 7 и 30 дней;

• карта «User Stickiness» — коэффициенты DAU/ WAU/ MAU. 

Отчеты (Reports) → Вовлеченность (Engagement) → Обзор (Overview).

Отчеты об источниках трафика — чтобы увидеть аудиторию по каналам.

Активных пользователей по каналам можно увидеть в отчетах «User acquisition» или «Traffic acquisition».

Это два разных отчета: «User acquisition» показывает, какие каналы приводят новых посетителей (по параметрам first user), а «Traffic acquisition» — откуда пришел конкретный сеанс, независимо от того, новый пользователь это или повторный.

Оба отчета помогают оценить, какие каналы привлекают действительно заинтересованную аудиторию, и сравнить органический трафик с платным не только по количеству, но и по качеству.

По умолчанию эти отчеты показывают Total users, New users и Returning users. Чтобы увидеть именно активных пользователей, откройте нужный отчет, нажмите на иконку карандаша в правом верхнем углу и добавьте метрику «Active users».

Путь к отчетам:

Отчеты (Reports) → Источники трафика (Acquisition) → Привлечение пользователей (User acquisition).

Отчеты (Reports) → Источники трафика (Acquisition) → Привлечение трафика (Traffic acquisition).

Раздел «Исследования» — собственный отчет с любым разрезом

Если возможностей стандартных отчетов недостаточно, используйте раздел «Исследование» (Explore). Здесь можно создавать собственные отчеты и таблицы под конкретные аналитические задачи.

В Explore доступны все основные метрики пользователей: Active Users, Total Users, New Users и Returning Users. Их можно комбинировать с любыми измерениями — от источников трафика и рекламных кампаний до целевых страниц, типов устройств, географии или демографических характеристик аудитории. Это позволяет анализировать поведение аудитории в нужном для бизнеса разрезе и находить закономерности, которые не видны в стандартных отчетах.

Что показывают временные окна: DAU, WAU и MAU

Помимо общего количества активных пользователей, GA4 позволяет анализировать аудиторию через временные окна. Для этого платформа использует три ключевые метрики: DAU (Daily Active Users), WAU (Weekly Active Users) и MAU (Monthly Active Users).

Каждая из них показывает, сколько уникальных посетителей взаимодействовали с сайтом или приложением за определенный период:

• DAU (1-day active users) — активные пользователи за последние сутки;

• WAU (7-day active users) — активные пользователи за последние семь дней;

• MAU (28/30-day active users) — активные пользователи за последний месяц.

Эти группы пересекаются: все DAU входят в WAU, все WAU — в MAU. Поэтому всегда выполняется правило: MAU ≥ WAU ≥ DAU.

Где найти данные: Отчеты → Вовлеченность → Обзор → карточка «User Activity Over Time».

Как использовать временные окна на практике

1. Оценка эффективности кампании и удержания аудитории.

Например, на следующий день после запуска email-рассылки DAU резко вырос. Рост WAU и MAU в течение недели может указывать на то, что кампания привлекла новую аудиторию или вернула давних посетителей. В то же время изменение только DAU при практически неизменных недельных и месячных показателях скорее свидетельствует о кратковременной активизации постоянных посетителей.

1. Анализ эффективности контента.

Резкий всплеск DAU после публикации нового материала показывает, что контент привлек внимание. Однако если через несколько дней или неделю WAU возвращается к привычным значениям, это означает, что статья не стимулирует пользователей возвращаться. В таком случае стоит усилить механизмы удержания: добавлять внутренние перессылки, рекомендации похожих материалов или формы подписки.

1. Выявление технических аномалий.

Анализ DAU, WAU и MAU помогает быстро замечать проблемы на сайте. Например, резкое падение DAU в отдельный день при стабильном WAU часто свидетельствует о техническом сбое: проблемах с сервером, платежной системой или аналитическими тегами. Это помогает выявить проблему и устранить её ещё до того, как она существенно повлияет на результаты.

Что такое коэффициенты User Stickiness

Если временные окна — это сырые цифры, то User Stickiness (привязанность пользователей) — это аналитика. Коэффициенты привязанности (лояльности посетителей) показывают, как часто они возвращаются на сайт или в приложение в течение различных периодов. Они помогают оценить эффективность удержания аудитории и выявить изменения в поведении людей.

Согласно официальной документации Google, GA4 автоматически рассчитывает три коэффициента:

• DAU / MAU — процент людей, которые взаимодействовали с сайтом или приложением за последние 24 часа, по сравнению с теми, кто взаимодействовал за последние 30 дней;

• DAU / WAU — процент активных пользователей за последние сутки по сравнению с аудиторией за последние семь дней;

• WAU / MAU — процент аудитории за последние семь дней по сравнению с месячной (30 дней).

Высокие значения обычно свидетельствуют о стабильной вовлеченности и регулярных повторных посещениях: если аудитория возвращается с максимальной регулярностью (например, ежедневно или еженедельно), коэффициенты достигают 100%. Чем ниже значение, тем реже посетители взаимодействуют с ресурсом.

Где найти: Отчеты → Вовлеченность → Обзор → карточка User Stickiness.

Как интерпретировать коэффициенты лояльности для разных типов бизнеса

Новостные сайты и СМИ

Для таких проектов характерна высокая частота возвращений, поэтому особое внимание стоит уделять показателю DAU/MAU. Значение свыше 20–25% обычно свидетельствует о стабильной ежедневной аудитории.

Интернет-магазины (ecommerce)

Поскольку покупки совершаются не ежедневно, низкий показатель DAU/MAU является нормой. Зато значение WAU/MAU выше 30–40% может свидетельствовать о том, что пользователи регулярно возвращаются, чтобы просматривать товары, даже если не совершают покупку при каждом посещении.

B2B SaaS и корпоративные сервисы

Для таких продуктов важнее регулярность использования в течение недели, а не ежедневная активность. Поэтому ключевым показателем часто становится WAU/MAU. Когда он превышает 60%, это может означать, что сервис интегрирован в рабочие процессы команд и используется на постоянной основе.

Блоги и образовательные ресурсы

Зависит от частоты выхода контента. Если новые публикации выходят раз в неделю, показатель WAU/MAU важнее, чем DAU/MAU, поскольку лучше отражает привычку аудитории возвращаться за новым контентом.

Как использовать метрику для принятия бизнес-решений

1. Оценивайте качество трафика, а не его количество.

Показатель активных пользователей отражает реальную аудиторию, которой интересен ваш контент или продукт. Откройте отчет Traffic Acquisition (Привлечение трафика) и сравните данные по каналам. Канал с большим количеством Total Users, но небольшим количеством Active Users привлекает незаинтересованную аудиторию. Сразу возникает вопрос: стоит ли дальше вкладывать в него бюджет?

2. Отслеживайте эффективность кампаний в динамике.

После запуска кампании, помимо трафика, оценивайте динамику WAU и MAU. Если DAU вырос, но WAU и MAU остались неизменными — кампания привлекает новых людей, но они не возвращаются. Одновременный рост всех трех показателей является сигналом того, что кампания усилила как привлечение, так и удержание аудитории.

3. Анализировать удержание с помощью когорт.

Метрики DAU/WAU/MAU и User Stickiness работают как термометр: показывают общую «температуру» вовлеченности, но не указывают, где именно возникла проблема. Падение коэффициентов липкости — повод перейти к когортному анализу в разделе «Исследования» (Explorations).

Когорта — это группа посетителей, объединенных общим признаком и временным промежутком (например, все, кто впервые посетил сайт в январе). Когортный анализ разбивает активных пользователей на такие группы и показывает, на какой день после первого визита они перестают возвращаться. Это позволяет оценить не просто общее количество аудитории, а её реальное качество и лояльность.

4. Диагностировать воронку конверсий.

Большое количество привлечённых сеансов при низкой конверсии может указывать на барьеры в нижней части воронки: на лендинге, CTA, форме заявки или цене. Низкая доля привлечённых сеансов по отношению к Total Users — повод проверить верхнюю часть воронки: соответствие контента и источников трафика ожиданиям аудитории.

5. Составлять реалистичные прогнозы.

Когда базовой метрикой являются активные, а не общие пользователи, планирование опирается на реальную заинтересованную аудиторию. Это избавляет от ложных выводов вроде: «У нас 50 000 пользователей в месяц», когда на самом деле активными являются лишь 35 000 из них.

Выводы

1. Активный пользователь — это тот, кто действительно взаимодействовал с сайтом или приложением, а не просто открыл страницу. Именно этот показатель является базовым в GA4 и отражает реальную, а не «бумажную» аудиторию.

2. Три условия делают сеанс вовлечённым: более 10 секунд на сайте, конверсионное событие или просмотр двух и более страниц.

3. Порог продолжительности вовлеченного сеанса можно и стоит изменять в зависимости от специфики проекта.

4. Статус активного пользователя формируется на основе событий first_visit / first_open, параметра engagement_time_msec и события user_engagement. Для отнесения пользователя к активным достаточно выполнения одного из этих условий — в логике GA4 они работают по принципу «ИЛИ».

5. Для идентификации аудитории GA4 использует иерархию Identity Spaces: User ID → Device ID → моделирование. Начиная с февраля 2024 года, Google Signals больше не входит в эту иерархию.

6. Device ID привязан к конкретному браузеру и устройству, а ограничения, подобные Safari ITP, сокращают срок действия cookie. Из-за этого один человек может учитываться как несколько посетителей, а фактический размер аудитории — отличаться от значений в отчетах.

7. Показатели Active Users, Total Users, New Users и Returning Users измеряют различные аспекты поведения аудитории и не являются взаимозаменяемыми. Поэтому перед анализом данных важно понимать, какую именно метрику отражает отчет.

8. Временные окна DAU, WAU и MAU, а также коэффициенты User Stickiness помогают анализировать поведение аудитории в динамике. Они позволяют оценивать эффективность кампаний, уровень удержания посетителей и лояльность аудитории, а не просто фиксировать текущее состояние.

9. Метрика активных пользователей является основой для оценки качества трафика, эффективности маркетинговых кампаний и диагностики воронки конверсий. А когда возможностей стандартных отчетов уже недостаточно, следующим шагом становится когортный анализ в разделе «Исследования».