Можливості ШI в Google Analytics 4 у 2026 році

ШІ вже активно використовується в Google Analytics 4 (GA4) і допомагає прогнозувати тренди чи метрики, а також глибше аналізувати аудиторії та поведінку користувачів. Він підсилює потужний інструмент аналітики, надає важливу інсайдерську інформацію та звертає увагу на зміни в поведінці аудиторій, аномалії в даних і прогнозовані дії споживачів. Це підвищує точність аналітики й дає бізнесу більше даних для рішень.

Ця стаття сфокусована на чотирьох ключових функціях GA4, корисних аналітикам, SEO-спеціалістам, маркетологам і власникам бізнесу.

Де ШІ вже присутній у GA4: головні функції

Важливо розуміти принципи роботи ШІ в GA4, щоби мати можливість ефективно використовувати отриману інформацію для побудови прогнозів, планування бюджетів або ж підтвердження маркетингових рішень.

Автоматичні інсайти & виявлення аномалій

Слід бачити причини раптових стрибків чи спадів в трафіку або ж надзвичайно низького (або високого) зацікавлення відвідувачів певною сторінкою.

Аномальна поведінка потребує аналізу та обґрунтованих висновків про причини, що призвели до неї. ML-моделі сканують параметри й показники у звітах, щоб побудувати певний «стандарт», а потім підсвічують нетипову поведінку чи відхилення у цих показниках. У такий спосіб система виявляє аномалії, які перетворюються на корисні інсайти.

Автоматичні інсайти (Automated Insights) генеруються без участі адміністратора чи власника бізнесу. Порівнюючи фактичні дані зі статистичною «нормою», система знаходить відхилення метрик від очікуваного діапазону і створює інсайти з поясненнями і фіксованою датою. Знайти їх можна на головній сторінці або в Reports.

Ось кілька прикладів інсайтів.

Кастомні інсайти (custom insights) генеруються на основі заданих умов. Знайти їх можна на головній сторінці в блоці Insights & Recommendations.

GA4 пропонує деякі шаблонні кастомні інсайти, а також можливість створити нові з нуля.

Сповіщення про нові інсайти приходять в GA4 або ж на пошту. Можна створити до 50 кастомних інсайтів для одного ресурсу.

Неочікуване падіння трафіку

Алгоритм виявлення аномалій (anomaly detection) розробляє прогнозований діапазон для Users, Sessions, Conversions на основі історичних даних. Усе, що виходить за межі цього діапазону, позначається як аномалії.

Тож перш ніж вживати заходи, потрібно підтвердити аномалію в декількох звітах, а також звіритися з Search Console чи логами.

Аномальні стрибки трафіку

Якщо відбувається сплеск трафіку (що є переважно позитивним сигналом для бізнесу), GA4 також позначає його як аномалію. Система фіксує як негативні, так і позитивні результати, тому що вони виходять за межі прогнозованого інтервалу.Чому сплеск трафіку не завжди добре для сайту?

Тому, що він може виявитися наслідком спаму, атаки ботів або помилок в налаштуванні відстеження сесій чи клієнтів. Важливо дізнатися причину як «позитивної», так і «негативної» аномалії. Інсайти допомагають зафіксувати певні закономірності — наприклад, який саме канал спричинив відхилення.

Це дає можливість перейти до більш активних дій, використовуючи певний маркетинговий канал (у випадку скріншота вище — платну соціальну рекламу)— покращити креативи, виділити додатковий бюджет на масштабування тощо.

Зміни поведінки користувачів

Аномалії в GA4 відстежуються не лише в кількісних метриках, а й у поведінкових, наприклад, у залученості користувачів.

ШІ може помітити, що впала залученість користувачів з десктопів, тобто слідкує не лише за метриками, а й за різними сегментами аудиторії. Інші поведінкові метрики для інсайтів включають глибину перегляду, середній час залученості тощо.

Коливання доходу

Ключові події та дохід є найважливішими показниками для ecommerce-бізнесів. Тому для них важливо відстежувати історичні дані й прогнозовані показники, розуміти джерело їхнього походження. На скриншоті ШІ показує товари з найбільшим доходом — для масштабування реклами й персоналізованого ремаркетингу.

Інсайти щодо конверсій

Інсайти щодо зниження конверсій вказуватимуть на те, що потрібно перевірити технічний функціонал сайту чи провести A/B-тестування рекламних креативів. До інсайтів потрібно ставитись проактивно і використовувати їх як орієнтир для подальших дій та оптимізації маркетингової кампанії.

Важливою складовою ефективного використання інсайтів конверсій є визначення кастомних метрик і параметрів, що дозволяють ефективніше сегментувати аудиторію. Додавайте до view_cart параметри currency, value та items, щоб система краще розуміла поведінку клієнтів. Так ШІ-моделі зможуть точніше прогнозувати ймовірність покупки на основі даних, котрих немає у стандартних звітах.

Що більше даних про мікроконверсії має ШІ, то точніше він аналізує воронку продажів. Так система визначає дії, що найчастіше ведуть до покупки. Таким чином, можна краще оптимізувати воронку і своєчасно виявляти вузькі місця для подальшої корекції.

Прогнозовані аудиторії та показники

Прогнозовані показники — інструмент Google Analytics 4 на базі машинне навчання, який використовує треновані моделі для аналізу набору даних. На основі аналізу історичних подій, послідовності дій тощо він пропонує прогнози майбутньої поведінки користувачів. Агрегуючи дані про додані вами події, система має можливість генерувати прогнози для кращого розуміння поведінки відвідувачів.

У 2026 році доступно чотири прогнозованих показники у GA4:

• ймовірність покупки;

• ймовірність відтоку;

• прогнозований дохід;

• ймовірність покупки в застосунку.

Прогнозні умови для аудиторій

Прогнозовані аудиторії — це аудиторії з хоча б однією умовою, що базується на прогнозованому показнику. В Audience Builder можна зайти в Predictive та обрати одну з метрик. GA4 пропонує наступні шаблони:

• Likely 7‑day purchasers — користувачі, котрі вірогідно здійснять покупку у наступні 7 днів;

• Likely first‑time 7‑day purchasers — люди, які вірогідно здійснять свою першу покупку у наступні 7 днів;

• Likely 7‑day churning users — активні користувачі, котрі вірогідно не відвідуватимуть ваш сайт у наступні 7 днів;

• Likely 7‑day churning purchasers — споживачі, які уже купували у вас, але вірогідно не відвідуватимуть ваш сайт у наступні 7 днів;

• Predicted 28‑day top spenders — клієнти, котрі за прогнозами принесуть вам найбільше ревеню наступні 28 днів.

Для того, щоб прогнозовані аудиторії працювали, є певні вимоги щодо наявності даних для аналізу.

1. Мінімальна кількість даних:

• за останні 28 днів мінімум 1000 відвідувачів, що повернулись на ваш сайт, повинні здійснити цільову дію (покупку);

• мінімум 1000 споживачів, котрі повернулися, не повинні виконувати цю цільову дію;

• дані збираються протягом 7 днів в межах останніх 28 днів.

2. Події:

• потрібно збирати події purchase (рекомендовано) та/або in_app_purchase (автоматично);

• для purchase обов’язково потрібно передавати параметри value (цінність) і currency (валюта);

• Android-застосунки потрібно зв’язати з Google Play через обліковий запис Firebase, щоб події in_app_purchase також були доступні для аналізу.

3. Прогнози будуть доступні, коли якість ML-моделі відповідатиме мінімальним вимогам протягом певного періоду часу. Для цього потрібно у налаштуваннях спільного доступу до даних увімкнути параметр «Дані для моделювання та статистика для компанії». Google Analytics використовуватиме спільні зведені дані для покращення якості моделей і уточнення прогнозів.

4. Щоби створювати прогнозовані аудиторії, потрібно мати роль спеціаліста із маркетингу на рівні ресурсу.

Нижче розгляну детальніше.

Ймовірність покупки

Це предиктивна метрика GA4, що оцінює ймовірність ключової події, найчастіше покупки, упродовж наступних 7 днів серед користувачів, активних за останні 28 днів.

Ця модель працює, аналізуючи певні характеристики поведінки користувачів, а саме:

• джерела трафіку;

• додавання до кошика;

• історію покупок;

• глибину взаємодії;

• перегляди товарів тощо.

Для кожного користувача вираховується потенційна можливість здійснення покупки протягом тижня на основі цих патернів поведінки. Розрахунки зазвичай оновлюються раз на добу, враховуючи накопичення нових даних.

Використовують показник ймовірність покупки, наприклад, для створення аудиторій Likely 7‑day purchasers. Їх синхронізують з Google Ads і потім налаштовують ремаркетинг і smart bidding. Це допомогає фокусуватися на відвідувачах, котрі мають високий намір покупки, і пропонувати їм персоналізовані пропозиції, підвищуючи ROI маркетингової кампанії.

Ймовірність відтоку

Ймовірність відтоку показує, чи перестане відвідувач бути активним у найближчі сім днів. З допомогою прогнозу можна ідентифікувати користувачів з високим ризиком відтоку для запуску кампаній утримання та повернення.

Модель аналізує частоту й глибину взаємодії з продуктом, час на сайті чи в застосунку й інші поведінкові сигнали. Потім вона порівнює їх з історичними патернами споживачів, котрі залишилися або перестали користуватися ресурсом, і прогнозує ймовірність відтоку.

Показник ймовірності відтоку застосовують для побудови аудиторій Likely 7‑day churning users і Likely 7‑day churning purchasers. На них можна зосередити retention-зусилля і таргетувати нагадуваннями, знижками чи іншими персональними пропозиціями.

Прогнозований дохід

Ця метрика охоплює увесь дохід від ключових подій покупки (purchase) за наступні 28 днів клієнта, котрий уже проявляв активність останні 28 днів. За допомогою цієї метрики можна дізнатися потенційний дохід і середній чек конкретного користувача.

Дана модель аналізує минулі дані про покупки, повторні покупки, додавання в кошик, середній чек тощо і оцінює, який дохід цей відвідувач може принести у майбутньому.

Прогнозований дохід використовується для створення аудиторій predicted 28‑day top spenders, тобто споживачі, котрі вірогідно принесуть найбільший виторг протягом наступних 28 днів. Цю аудиторію використовують для VIP-пропозицій, cross‑sell/upsell-тактик тощо.

Ймовірність покупки в додатку

Ця метрика прогнозує ймовірність того, що користувач, котрий був активним за останні 28 днів, здійснить цільову дію in_app_purchase у межах тижня. Вона орієнтована саме на мобільні застосунки з внутрішніми покупками.

Алгоритм аналізує взаємодію юзера із застосунком — проходження різноманітних рівнів, проведений час, здійснені покупки, порівнює дані з іншими користувачами і розраховує ймовірність майбутньої покупки.

Аудиторію, створену на основі цих даних, можна використовувати для стимулювання внутрішніх покупок у застосунках через різноманітні акції, push-повідомлення, індивідуальні пропозиції тощо. Можна також надавати цим клієнтам доступ до нових функцій або пакетних пропозицій і використовувати високий намір покупки користувачів для просування нового функціоналу.

Моделювання даних

Моделювання допомагає краще зрозуміти поведінку людей та їхню взаємодію з ресурсом. На відміну від Universal Analytics, GA4 спирається передусім на події, а не перегляди сторінок.

Через відмову від cookies або налаштування приватності GA4 не завжди отримує дані для підрахунку користувачів і сесій. У таких випадках поведінкове моделювання статистично оцінює відсутні показники на основі даних схожих споживачів, котрі дали згоду на збір cookies.

Потім система об’єднує зібрані та змодельовані дані у звітах.

Поведінкове моделювання

Воно допомагає оцінити дії відвідувачів, які не погодилися на cookies.

Щоби скористатись функцією моделювання поведінки, ресурс повинен мати достатню для навчання алгоритмів кількість даних:

• 1000 подій згоди на збір cookies протягом тижня;

• 1000 подій відмови на збір cookies протягом тижня;

Дотримання цих вимог не гарантує увімкнення моделювання, оскільки алгоритмам машинного навчання потрібен певний обсяг даних для навчання . Але коли ресурс накопичить достатню кількість даних, функція активується автоматично.

Далі розгляну, що саме моделює GA4 за допомогою AI/ML-моделей, коли статистичних або історичних даних недостатньо або ж вони відсутні (наприклад, через обмеження consent mode). Це не офіційна класифікація Google, а радше спроба показати компоненти поведінкового моделювання.

1. Користувачі.

User-based моделювання має на меті відновити поведінку споживачів та їхню кількість, оскільки система не може відстежувати всіх через відмову від cookie або обмеження приватності браузерів. Таким чином, неможливо зв’язати конкретного відвідувача з його подіями на сайті.

Система навчається на споживачах, котрі дали згоду, вивчаючи певні характеристики їхньої поведінки, наприклад: тип пристрою, ОС, браузер, геолокація, канал трафіку, тип контенту тощо. Згодом вона використовує отриманий аналіз для оцінки клієнтів без згоди на cookies. Так, модель може приблизно оцінити, скільки користувачів відвідувало ресурс.

2. Події.

Event-based моделювання фокусується вже не на споживачах, а на подіях, що не могли бути зафіксованими через ті самі причини — відмову від cookie або обмеження приватності браузерів.

Оскільки GA4 зосереджений на подіях і відстежує кліки, перегляди тощо як кожну індивідуальну дію юзера, нестача інформації може призвести до неточності у звітах. Саме тому система моделює події, що могли відбутися у незафіксованих сесіях, створюючи цілісну картину поведінки клієнтів.

3. Сесії.

Session-based моделювання відновлює інформацію про сесії (частоту, тривалість, кількість тощо), коли дані про початок сесії (подія session_start) недоступні.

Модель аналізує сесії користувачів, які дали згоду на трекінг, та вивчає їхні типові сесії: середня кількість подій за одну сесію, розподіл за джерелами, географією, типами пристроїв, сесії, що тривають понад 10 секунд (engaged sessions).

Далі система аналізує дані від споживачів без згоди і моделює імовірну кількість сесій, їхню глибину й тривалість.

Для побудови надійних патернів в GA4 має бути достатня кількість інформації від клієнтів зі згодою. Якщо інформації бракує, у звітах будуть відображатись лише статистичні дані зі згодою, що може сильно спотворити результати аналізу.

4. Трафік.

Трафік моделюється за тим самим принципом: GA4 намагається спрогнозувати, як би він розділився між кампаніями чи каналами, якби усі відвідувачі надали згоду на збір cookies.

Алгоритми оцінюють історичні дані повних сесій (observed sessions) та структуру трафіку по каналах і кампаніях. Вони рівномірно розподіляють змодельовану частину трафіку між каналами, щоб загальна картина була схожа на історичні дані, а не тяжіла до переваги Direct-каналу (що стається через відсутність UTM-міток у «неповних» сесіях через блокування cookies).

Моделювання конверсій

Алгоритм розраховує реальну , кількість конверсій, враховуючи, що не всі цільові дії можна зафіксувати напряму (через відсутність дозволу збирати cookies, технічні обмеження, налаштування приватності тощо).

Система комбінує реальні події, що були зафіксовані, з узагальненими даними:

• тип пристрою,

• часові параметри,

• гео та сигнали з інших продуктів Google (наприклад, Google Ads), якщо є дозвіл на використання даних (data sharing).

Змодельовані конверсії згодом потрапляють у головні звіти типу Events, Key events, Attribution.

Аналітичний інтелект і розмовний інтерфейс в GA4

Інтеграція ШІ дає змогу ставити запитання людською мовою і отримувати відповіді у вигляді даних, графіків чи інсайтів. Функція корисна маркетологам, SEO-фахівцям, менеджерам і CEO, котрі хочуть отримувати відповіді на конкретні бізнес-запитання без самостійного створення звітів.

Запити природною мовою

Переважно підтримується англійська мова і всі запитання бажано ставити нею.

Система підтримує запити природною мовою й відразу повертає числові показники чи графіки. Проте, коли потрібні відповіді на складні запити або очікувана відповідь не повинна бути стисла і лаконічна, краще звертатись відразу до звітів (стандартних або Explore).

Рекомендації релевантних запитів

GA4 пропонує релевантні AI-підказки до сформованих запитів, що допоможуть скласти правильний запит або запропонувати пов’язану подальшу комунікацію (follow-ups) для глибшого розкриття питання.

Використовуючи ці підказки, можна «провалюватись» у дані глибше й отримувати цінну інформацію без налаштування відповідних звітів.

Діалоговий інтерфейс (ШІ-порадник)

AI Advisor — це новий агентський розмовний інтерфейс, що працює на базі Gemini та дає відповіді на звичайні розмовні запити користувача у вигляді візуалізацій, посилань на звіти тощо. Це дуже зручний інструмент, незалежно від рівня експертності у GA4. Наразі він доступний для тих ресурсів, де обрано англійську мову. AI Advisor буде корисним для:

• отримання інформації щодо загальної статистики ефективності;

• отримання статистики і візуалізації даних для параметрів, показників, подій тощо;

• визначення причини спадів і зростань;

• надання покрокових інструкцій;

• навчання користування GA4 і звітами;

• отримання відомостей про конфігурацію ресурсу;

• визначення точки зростання та отримання рекомендацій.

Щоби відкрити AI Advisor, натисніть у правому верхньому кутіу інтерфейсу GA4 є іконку.

AI Advisor — це новий агентський розмовний інтерфейс, що працює на базі Gemini та дає відповіді на звичайні розмовні запити користувача у вигляді візуалізацій, посилань на звіти тощо. Це дуже зручний інструмент, незалежно від рівня експертності у GA4. Наразі він доступний для тих ресурсів, де обрано англійську мову. AI Advisor буде корисним для:

• отримання інформації щодо загальної статистики ефективності;

• отримання статистики і візуалізації даних для параметрів, показників, подій тощо;

• визначення причини спадів і зростань;

• надання покрокових інструкцій;

• навчання користування GA4 і звітами;

• отримання відомостей про конфігурацію ресурсу;

• визначення точки зростання та отримання рекомендацій.

Технічний чек‑лист готовності до ефективного використання ШІ в GA4

1. Ресурс активний ≥ 28 днів, є стабільний трафік і цільові дії.

2. Увімкнено «Modeling contributions & business insights» у налаштуваннях спільного доступу до даних (Account → Account Details → Modeling contributions & business insights).

3. Не перевищені ліміти на key events, custom dimensions/metrics, аудиторії (Custom Definitions → Quota Information).

4. Події purchase / in_app_purchase налаштовані та відправляються для всіх транзакцій (Events → шукати purchase / in_app_purchase).

5. Для purchase завжди передаються value та currency (DebugView → подія purchase → параметри value, currency).

6. Використовується унікальний transaction_id, немає дубльованих конверсій (Explore → Free form → Rows: transaction_id, Values: event_count → дублікати будуть transaction_id з event_count > 1).

7. Визначені key events відповідають реальним бізнес‑цілям (перевірити Key Events).

8. За останні 28 днів є ≥1000 покупців і ≥1000 тих, хто не купив (або відповідні умови для інших прогнозних метрик. Reports → Engagement → Events → purchase → Users).

9. В Explore → Predictive metrics немає попередження про недостатній обсяг даних / якість моделі (Audiences → Create Audience → вкладка Predictive).

10. Створені принаймні 1–2 прогнозовані аудиторії (Audiences → Create Audience → вкладка Predictive).

11. Впроваджений Google Consent Mode v2 у режимі Advanced, а не Basic (Tag Assistant).

12. Після запуску Consent Mode пройшло кілька днів, є достатньо granted/denied‑трафіку (Reports → Tech → Tech Details → розріз по браузеру / пристрою до і після запуску. Різке просідання даних свідчить про те, що behavioral modeling ще не працює).

13. У Reporting identity вибрано Blended mode з modeled даними (Admin → Property → Reporting identity → обрати Blended/Observed + Modeled).

14. На Home/Reports/Advertising регулярно переглядаються automated insights (Home або Reports Snapshot → View all insights → Create).

15. Створено кілька custom insights.

16. Увімкнені email‑сповіщення по важливих custom insights (View all insights → Manage → Email Notifications).

17. В Attribution‑налаштуваннях GA4 обрана Data‑Driven Attribution як модель за замовчуванням (Admin → Events → Attribution Settings → Data-Driven).

18. Є достатній обсяг конверсій і каналів (Advertising → Attribution → Key Event Attribution Models. Перевірити, чи є окремий розподіл Data-Driven від Last Click).

19. Налаштований експорт GA4 → BigQuery (Admin → Property → BigQuery Links → Link → обрати проект, dataset, частоту експорту — щоденний чи потік).

Що очікувати у майбутньому від синергії ШІ та GA4?

GA4 перестала бути просто системою логування даних і все більше покладається на моделювання та прогнозування. Це дасть можливість розвантажити спеціаліста від ручної звітності й звільнить час для побудови стратегії та аналізу поведінкових сигналів.

В майбутньому збільшиться увага до приватності користувачів і потенційно меншу кількість cookies — ШІ-інсайти та моделювання допоможуть закрити цю прогалину й не втрачати нагоди будувати ефективні звіти.

GA4 та інші аналітичні інструменти рухатимуться до generative і conversational analytics. Числові звіти доповнять динамічні візуалізації та діалог з асистентом, який допомагатиме знаходити причини змін у показниках. Промпти в GA4 також будуть ускладнюватися, і саме клієнти будуть тренувати моделі, щоразу уточнюючи і точніше формулюючи свої запити.

FAQ

1. Чи можна відслідковувати AI traffic у GA4?

Так, в GA4 можна відстежити, як клієнти знаходять ваш бізнес через ChatGPT, Gemini та Claude за допомогою нового AI Assistant каналу у звітах Default Channel Group.

2. Які обмеження мають ШІ-моделі в GA4?

Моделювання працює лише коли за останні 28 днів є щонайменше 1000 користувачів, котрі виконали цільову дію, і 1000, які її не виконали. Поки що GA4 не робить довгострокові прогнози, а лише на найближчі дні/тижні. Якщо якість моделі опускається нижче мінімального порогу, GA4 припиняє надавати прогнози.

3. Як якість даних впливає на моделювання в GA4?

Якість даних напряму впливає на успішність моделювання даних. Рекомендується використовувати події purchase, in_app_purchase та повні параметри (value, currency) задля збільшення шансів використання предиктивних метрик. Багато незначних кастомних подій або пропущені важливі ключові події можуть спотворювати прогнозування.

4. Як ШІ в GA4 допомагає в аналізі мобільних застосунків?

GA4 інтегрується з Google Analytics for Firebase SDK, збираючи події з iOS- та Android-додатків і вебів у одній property. Отже, відбувається крос-платформна візуалізація користувацької поведінки.