Google Analytics vs Яндекс.Метрика: сходства и различия

Работая с различными проектами, интернет-маркетологам приходится сталкиваться с тем, что не всегда владельцы сайтов изначально ставят себе оба этих счетчика. По статистике портала ruward.ru (за июнь 2016 г.), 67% сайтов Рунета имеют только одну установленную систему, и 20,72% ставят на свой сайт две системы.

Причем доля LiveInternet в 2016 году составляла 27,28%, что почти в 3 раза больше, чем у Google Analytics:

Но если сейчас зайти на w3techs.com (ресурс, занимающийся анализом веб-сайтов), то увидим следующее распределение:

Каждый из них имеет ряд преимуществ по сравнению с оппонентом. Сократив объект исследования до двух единиц, постараемся произвести подробный и объективный анализ этих двух инструментов с точки зрения удобства и функциональности.

Google Analytics и Яндекс.Метрика. Что у них общего?

1. Классический подход – асинхронная загрузка кода счетчика. Асинхронным код называется из-за того, что он выполняется параллельно всем остальным скриптам. Что это значит?

По умолчанию, все JavaScript выполняются последовательно, и, если в первом коде есть ошибка или элемент, задерживающий загрузку остальных скриптов, то в отслеживание статистики посещений может закрасться ошибка. Асинхронный код выполняется параллельно остальным процессам и самым первым при загрузке страницы. Это обеспечивает его 100% срабатывание и точный сбор данных.

2. Хранение данных – агрегированные данные и данные в виде таблиц

Когда вы заходите на сайт, вы видите в отчетах агрегированные данные. Агрегация – это процесс объединения элементов в одну систему. А агрегирование данных – это процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Данные по пользователям, страницам, городам и т.д. То есть какая-то суммарная статистика по всем пользователям.

Также все данные хранятся в виде таблиц. По сути, каждый отчет – это отдельная таблица с данными, где главный ключ отчета (левая часть) – это и есть метрика.

В крупных проектах с большими объемами данных (петабайты – 10 в 15 байта) очень распространено использовать не агрегированные данные, где существует гораздо меньшее количество таблиц, но более длинных, и делать на основе них высокоэффективные фильтры и группировки. С помощью них можно посмотреть данные о каждом заходе, просмотре, визите и т.д.

Работа с сырыми не агрегированными данными требует от системы высокой эффективности, поскольку все вычисления нужно делать в момент запроса пользователя. Для этого нужна колоночная СУБД. С помощью сырых данных можно строить сложные воронки, кастомные модели атрибуции, объединять данные из разных источников через API.

Кроме того, в Метрике 2.0 был пересмотрен подход к структуре данных. Раньше Яндекс.Метрика хранила предагрегированные данные для фиксированного набора отчетов. В новой версии все данные хранятся в сыром виде и отчеты строятся на лету с использованием разработанной в Яндексе open source столбцовой СУБД СlickHouse. То есть можно взять данные из API и загрузить их в базу СlickHouse.

СlickHouse применяется и во внешних проектах, например, для анализа метаданных о событиях в LHCb эксперименте в CERN (порядка миллиарда событий и 1000 параметров для каждого события), и как хранилище в проекте банка Тинькофф.

Презентация про ClickHouse

У Google есть продукт облачной база данных с высочайшей скоростью обработки огромных массивов данных. Это Google Big Query. Данные в обеих системах веб-аналитики представлены в виде таблиц. То есть каждый отчет имеет ключевой атрибут, по которым выводится информация.

В небольших интернет-магазинах и посадочных страницах вполне можно обойтись без ClickHouse и Big Query. Но когда дело касается большого количества данных и сотни тысяч ежедневных событий, аналитики выходят за традиционные Яндекс.Метрики и Google Analytics. Например, целесообразно использовать ClickHouse в случае с рекламными сетями, RTB, аналитикой онлайн-игр, когда необходимо работать с данными сенсоров и мониторингом различных событий, а также телеком данными, финансовыми транзакциями и биржевой аналитикой.

3. Общее у Яндекс.Метрики и Google Analytics – это параметры и показатели.

Параметры (Dimensions) - это свойство объекта, которое можно измерить. Например, «Город», из которого был осуществлен сеанс, «Тип устройства» (ПК, мобильные устройства или планшеты), «Источник или канал» трафика, URL посадочной страницы и т.д.

Показатели (Metrics) – это количественные значения, представленные в виде числа. Это могут быть:

• сеансы;
• пользователи;
• транзакции;
• доход;
• и т.д.

4. Поведенческие характеристики

В Google Analytics – это показатель отказов, страниц/сеанс, средняя длительность сеанса.

В Яндекс.Метрике – это отказы, глубина просмотра, время на сайте.

Однако сам показатель отказов, по умолчанию, считается в этих двух инструментах по-разному.

5. Уровни данных и объекты

Яндекс.Метрика работает с несколькими уровнями данных и оперирует следующими типами статистических объектов:

• Просмотр страницы, загрузка файла (hit);
• Визит;
• Посетитель.

Эти уровни можно представить в виде схемы:

В Google Analytics это называется областями действия и имеет тот же принцип и ту же иерархию:

• Событие (хит);
• Сеанс (session);
• Пользователь (user);

Просто сеанс/сессия в GA – это визит в ЯМ, пользователь в GA – это посетитель в ЯМ, и событие (hit) в GA – это просмотр в ЯМ.

Сведем информацию в общую таблицу и получим:

• Оба инструмента позволяют отслеживать посетителей сайта – их пол, возраст, демографические данные, интересы, браузеры и т.д.;
• Оба инструмента поддерживают электронную торговлю и могут отслеживать оформления заказов с привязкой к позициям и товарам, передавать доходность, средний чек, уникальные покупки и т.д.;
• Оба сервиса позволяют отслеживать поведения пользователей на сайте, определять популярные страницы, товары, анализировать поведенческие характеристики;
• У обоих продуктов есть братья – это контекстная реклама Google Ads и Яндекс.Директ соответственно;
• Оба инструмента бесплатны, хотя Google имеет сервис Google Платформы для маркетинга, стоимость использования которого ~175+ тысяч долларов;
• Оба сервиса позволяют анализировать переходы, в ссылках которых содержатся UTM-метки. В Яндекс.Метрика есть отдельный отчет, который называется «Метки UTM»;
• Оба сервиса позволяют создавать аудитории, которые можно использовать в ретаргетинговых / ремаркетинговых кампаниях;
• С появлением функции Google Signals в Аналитике отслеживание пользователей на различных устройствах стало схожим. Теперь больше не нужно настраивать функцию User ID и определять ее программно;
• Каждый сервис позволяет выгружать собственные данные в инструменты визуализации данных. Google имеет свой продукт – Google Data Studio. Яндекс не отстает от трендов, и в середине октября 2018 года презентовал свой новый сервис Yandex DataLens, который является частью Яндекс.Облака;
• Оба сервиса в своих отчетах поддерживают регулярные выражения - формальный язык поиска и осуществления манипуляций с подстроками в тексте, основанный на использовании метасимволов;
• И в Яндекс.Метрика, и в Google Analytics есть возможность создания простых и составных целей, а также событий;
• Оба инструмента поддерживают интеграции с CRM-системами, импорт/экспорт данных;
• Каждый сервис имеет собственный API - набор готовых классов функций и констант, предоставляемых приложением (библиотекой, сервисом) или операционной системой для использования во внешних программных продуктах;
• В оба счетчика можно передавать данные по оффлайн-конверсиям;
• И тот и другой сервис поддерживает создание пользовательских метрик.

Яндекс.Метрика

Яндекс.Метрика (2008 г., с 2009 доступен для всех) - бесплатный интернет-сервис компании Яндекс, предназначенный для оценки посещаемости веб-сайтов, и анализа поведения пользователей. На данный момент Яндекс.Метрика является второй по размеру системой веб-аналитики в Европе. Стала общедоступной 24 апреля 2009 года.

Сервис интегрирован с Яндекс.Директом и Яндекс.Маркетом и позволяет группировать посетителей ресурса по нескольким параметрам.

Ежедневно серверами Яндекс обрабатывается более 20 млрд. событий. Более 100 000 аналитиков каждый день заходят хотя бы раз в Яндес.Метрику. Это очень большая нагрузка. Поэтому с июня 2015 года начала работать Новая версия Метрики 2.0. Основные изменения в новой версии Яндекс.Метрики:

• более гибкое построение отчетов (раньше все отчеты Метрики содержали фиксированный набор колонок, в новой версии появилась возможность в любой отчет добавить данные);
• появилась возможность поделить трафик на сегменты и сравнивать сегменты между собой;
• появились новые модели атрибуции: к атрибуции по последнему переходу добавились еще модели атрибуции по первому и последнему значимому переходу.

Кроме того, в Метрике 2.0 был пересмотрен подход к структуре данных. Раньше Яндекс.Метрика хранила предагрегированные данные для фиксированного набора отчетов. В новой версии все данные хранятся в сыром виде и отчеты строятся на лету с использованием разработанной в Яндексе open source столбцовой СУБД ClickHouse.

В Яндекс.Метрике есть более 60+ стандартных отчетов на все случаи жизни - по источникам/сводкам, по демографическим данным, и по электронной торговле, содержанию страниц и т.д.

Каждый из них можно настраивать под свои задачи, сохранять как пользовательские отчеты, добавлять в них сегменты с определенным набором метрик и т.д. Классика.

Однако в Яндекс.Метрике есть то, чего нет в Google Analytics. Пожалуй, начнем с инструмента «Целевой звонок».

Целевой звонок — это инструмент Яндекс.Метрики, который позволяет анализировать статистику звонков и сравнивать эффективность различных каналов привлечения клиентов, а именно:

• рекламные объявления, поисковые системы, социальные сети и другие источники трафика, приводящие посетителей на сайт компании;
• офлайн-реклама: наружная реклама, буклеты, визитки и т. д.

Для каждого интересующего вас источника вы получаете специальный номер телефона. Вы можете настроить привязку специального номера к источнику трафика — и этот номер будет автоматически отображаться на вашем сайте вместо обычного номера телефона для всех посетителей, перешедших из этого источника.

Звонки на специальные номера регистрируются Яндекс.Метрикой и переадресуются на ваш обычный контактный телефон, а информация о них отображается в группе отчетов Целевой звонок.

Следующим очень классным инструментом («фишкой» ЯМ) является Вебвизор.

Вебвизор в Яндекс.Метрике записывает действия посетителей на вашем сайте и показывает их в формате видео. Он поможет:

• проверить каждую страницу и сайт в целом на удобство использования;
• найти ошибки в структуре сайта и дизайне интерфейса;
• повысить конверсию сайта;
• увидеть, как ведут себя посетители на сайте.

В 2017 году из бета-версии вышел Вебвизор 2.0. Подробнее о том, чем новый Вебвизор отличается от старого, читайте в блоге Яндекса по ссылке.

В Яндекс.Метрике есть раздел, который называется «Карты». Он состоит из 4 отчетов:

• карта ссылок (показывает статистику переходов по ссылкам на сайте);
• карта кликов (показывает статистику по кликам на сайте);
• карта скроллинга (показывает, как распределяется внимание посетителей сайта на определенных областях страницы);
• аналитика форм (показывает, как именно посетители сайта взаимодействуют с формами);

В Google Analytics нет похожих инструментов, за исключением отдельного расширения для браузера Google Chrome, которое называется Page Analytics. Одной из функции данного плагина как раз является «карта кликов» и «карта кликов» в виде подсвеченных тепловых зон.

В отдельный раздел Метрики вынесены сегменты, которые позволяют выделять необходимые данные из общего объема статистической информации.

Сегменты, созданные в веб-интерфейсе, вы можете использовать в Яндекс.Директе и Яндекс.Аудиториях. Подробнее читайте в официальной справке Яндекса.

Электронная коммерция

27 марта 2018 года Яндекс прекратил поддержку устаревшего способа передачи ecommerce-данных, в котором использовался предопределенный набор параметров визитов.

Раньше он передавался так:

А отправка заказа производилась с помощью метода reachGoal:

yaCounterXXXXXX.reachGoal('TARGET_NAME', yaParams);

Теперь формирование и отправка заказа выглядят так:

Напоминает конструкцию Google Analytics? А это она и есть. Вместо задания переменных через var и отправки заказа методом reachGoal теперь формирование заказа происходит через уровень данных dataLayer.push() Теперь для того, чтобы у вас передавались данные в Google Analytics и Яндекс.Метрика, следует установить всего лишь один код для двух счетчиков. После корректной настройки в Метрике появится вкладка с отчетами по электронной коммерции:

В июле 2018 года разработчики представили новый отчет «Посетители». В нем собираются анонимные профили всех посетителей сайта (Client ID) и составляется детальная история посещений, всех действий (хитов) каждого из них.

Такой отчет присутствует в Google Analytics уже довольно давно и называется «Статистика по пользователям». Подробнее о нем рассмотрено в материале «Отчеты Аудитория».

Большинство данных о посещениях собирается счетчиком Яндекс.Метрики автоматически. Однако, часто возникает необходимость дополнения собранных данных собственными. Например, интерес может представлять статистика по заказам определенных товаров или информация о действиях авторизованных пользователей.

Яндекс.Метрика позволяет связать с визитом произвольный набор данных, называемых параметрами визита. Эти данные могут быть отображены в отчетах, а также использоваться в условиях группировки и сегментации. Однако, часто вызывает интерес не статистика визитов посетителей сайта, а информация о самих посетителях. То, что не изменяется от захода к заходу. Например, город доставки.

Подробнее о параметрах и визитах посетителей читайте в официальной справке Яндекса.

Последнее, о чем хотелось рассказать в блоке «Яндекс.Метрика» - это визуализация данных. В середине октября 2018 года Яндекс презентовал свой новый сервис Yandex DataLens, который является частью Яндекс.Облака.

По заявлениям самих специалистов компании, он будет являться платформой, которая будет позволять:

• визуализировать данные с помощью различных датасетов, которые вы загружаете в Яндекс.Облако;
• разработчикам публиковать в маркетплейсе свои решения по коннекторам (источникам данных) и зарабатывать на них деньги;
• каким-либо компаниям, агентствам, заинтересованным в данных, чужих исследованиях, покупать готовые шаблоны сторонних разработчиков.

Например, я проанализировал рождаемость в зависимости от различных факторов (уровня и образа жизни, занятости женщин на производстве, экологии, роли религии и т.д.), и выложил свое исследование в маркетплейс. Компаниям, которым могут быть полезны мои данные, например, НИИ, могут приобрести их, либо же если у них есть свои собственные данные, они могут вставить их по определенным правилам в мой шаблон и получить быструю визуализацию.

Стоимость использования будет зависеть от количества запросов, которые компании будут делать. Сервис поддерживает загрузку данных из clickHouse, Яндекс.Метрики, BigQuery, MySQL и других источников.

Кроме этого, в Yandex.DataLens будет возможность раздавать различные права своим партнерам. Например, сам Яндекс имеет более 5000 партнеров и более 15000 аналитиков и маркетологов, которым необходимы какие-либо данные. Благодаря новому сервису Яндекс может создать один датасет, и раздать определенные права всем участникам.

Интерфейс продукта очень простой и интуитивно понятный, как, впрочем, и все другие продукты компании. Метрики Yandex.DataLens стилистически очень напомнили «Параметры» и «Показатели» в Google Analytics и Google Data Studio (синий и зеленый цвета).

Google Analytics

В августе 2018 года Google начал ребрендинг всех маркетинговых сервисов, тогда Google AdWords стал Google Ads, Google Marketing Platform объединил DoubleClick и Google Analytics 360 Suite, а Google Ad Manager — DoubleClick for Publishers и DoubleClick Ad Exchange.

До этого Google сделал следующие обновления:

• добавил кнопки на трех уровнях (аккаунта, ресурса и представления);

• изменил интерфейс управления пользователями;

• обновил навигационное меню;

• ввел новую опцию «Хранение данных» после обновленных правил обработки персональных данных, введенных 25 мая (GDPR);

• добавил новый отчет «Вероятность конверсии». С его помощью можно оценить вероятность, с которой пользователь совершит конверсию в течение следующих 30 дней;

• летом для всех пользователей активировал функцию Google Signals, которая позволяет отслеживать пользователей на разных устройствах.

В Google Analytics доступно более 90+ стандартных отчетов на все случаи жизни, разделенных на разные блоки – Специальные отчеты, В режиме реального времени, Аудитория, Источники трафика, Поведение и Конверсии.

Если говорить о «фишках» Google Analytics по сравнению с Яндекс.Метрикой, то я бы выделили следующие:

• Отчеты «В режиме реального времени» - очень полезный инструмент при тестировании новых целей и событий, когда вы не уверены в том, корректно ли была произведена настройка конверсий. А последовательный путь по сайту с проверкой и помеченным заходом дадут вам информацию уже спустя несколько секунд.

• Отчеты «Сравнение» строятся на основе данных по другим сайтам в вашей отрасли, которые предоставляют пользователи системы. Вы просто даете доступ Google к информации по своему сайту, а взамен получаете возможность сравнивать показатели с аналогичными проектами из большой базы игроков, представленных на рынке.

• Представления

В Google Analytics существует несколько уровней иерархии учетной записи (аккаунта). Аккаунт – ресурс – представление. Представления – это набор данных о сайте, мобильного приложения или устройства. Они позволяют определить, как будут показаны данные из родительского ресурса. Благодаря им, можно решать различного рода задачи:

• отслеживать все данные по веб-сайту без разделения статистики;
• отслеживать данные по какому-то конкретному источнику (органический поиск, платный трафик, социальные сети и т.д.);
• отслеживать данные по типам устройств (отдельно мобильные, ПК и планшеты);
• отслеживать данные по домену и поддомену раздельно;
• отслеживать данные по конкретной стране или региону, исключая все остальные;

Например, всегда актуален вопрос исключения статистики о переходах с внутренних IP-адресов компании, чтобы не учитывать тестовые посещения или визиты ваших сотрудников. Или сбор данных только по определенному типу источника. Например, специалисту по SEO вряд ли интересен платный трафик с контекстной рекламы Google или Яндекс. Или если у вас есть несколько представительств в других городах, вы можете создать представления под каждый регион и предоставить доступы к каждому из них в отдельности.

Все эти настройки реализуются через фильтры на уровне представления. По умолчанию в Google Analytics создается первое представление «Все данные по веб-сайту».

В Яндекс.Метрике нет таких уровне доступа. Там вы можете выдать только на просмотр или на редактирование, и нельзя скрыть часть статистики из отчетов.

• Сегменты в Google Analytics позволяют выделять из общего трафика определенные его фрагменты, анализировать, и использовать их за основу при создании аудитории для показа рекламы определенной аудитории.

• Импорт данных позволяет расширить пользовательские данные путем загрузки дополнительной информации из внешних источников и объединить их с данными, собранными в Google Analytics. Например, данные о возврате средств, о статусах заказов или же о рекламных расходах из других систем.
• Специальные отчеты– это отчеты, которые вручную можно создать с нуля под определенные задачи. Их еще называют кастомными отчетами (от англ. «custom», сделанный на заказ). Вы выбираете параметры и показатели, а затем решаете в каком виде их представить в отчете.

• Пользовательские определения (пользовательские параметры, специальные параметры и показатели, custom dimensions и т.д) – это переменные, которых нет в стандартных отчетах Google Analytics. Вы можете передавать любые данные, которые определите программно на сайте.

• Вычисляемые показатели – разновидность показателей, которые создаются пользователем вручную на уровне представления и рассчитываются на основе существующих данных Google Analytics;
• Анимированные графики - Motion Chart позволяет оценивать информацию в 5 измерениях: ось х, ось у, цвет, размер и время;

Подробнее об этих графиках читайте в статье Интерфейс Google Analytics.

• Measurement Protocol – с помощью этой функции в Google Analytics можно передавать статистические данные извне посредством http-запросов;
• Google Оптимизация (раннее «Эксперименты») - позволяет тестировать разные варианты веб-страниц и оценивать, соответствует ли их эффективность указанной вами цели. Оптимизация следит за ходом эксперимента и выбирает лучший вариант;
• Тестовый аккаунт Analytics - это полнофункциональный аккаунт, доступный для любого пользователя Google. В нем можно просматривать реальную статистику и экспериментировать с функциями на примере сайта Google Merchandise Store. Доступен по ссылке https://analytics.google.com/analytics/web/demoAccount
• Инструмент визуализации данных Google Data Studio позволяет анализировать эффективность рекламных кампаний, а также связывать различные данные с разных источников в режиме реального времени.

В чем они различаются?

Пришло время поговорить о различиях этих двух инструментов.

• Показатель отказов

По умолчанию, Google Analytics и Яндекс.Метрика отслеживают «отказников» по-разному.

Google Analytics - сеанс с просмотром только одной страницы. Даже если вы находились на странице несколько минут, но не совершили никаких взаимодействий, а просто читали информацию и затем вышли, будет засчитан отказ.

Яндекс.Метрика - отказом считается посещение, в котором пользователь просмотрел всего одну страницу и посвятил ее просмотру менее 15 секунд. Во всех остальных случаях отказа не будет, даже если пользователь покинул страницу через 17 или 45 секунд после захода на сайт.

Вывод: чтобы показатель отказов отслеживалось одинаково, код Analytics необходимо изменить.

• Модели атрибуции

Модель атрибуции — это набор правил, по которому вы решили определять ценность конверсии.

В Google Analytics их 7, в Яндекс.Метрике – 3. В стандартных отчетах Google Analytics по умолчанию используется модель атрибуции «По последнему непрямому клику», в то время как Яндекс.Метрика использует «Последний переход». В связи с этим при сравнении статистики сайта по двум счетчикам вы можете видеть разные данные по достигнутым целям.

• Построение многоканальных последовательностей

Многоканальные последовательности позволяют оценить вспомогательный вклад различных источников и принять верные решение об их эффективности. Они создаются на основе путей конверсии, то есть истории взаимодействий (кликов или переходов), которые привели к транзакции на вашем сайте. Чтобы они стали доступны в Google Analytics, необходимо настроить цели или электронную торговлю.

В интерфейсе Яндекс.Метрики как таковых отчетов по многоканальных последовательностях нет. Но для их построения вы можете использовать Logs API Яндекс.Метрики и СУБД ClickHouse, а также Jupyter Notebook – инструмент для создания красивых аналитических отчетов. Он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:

На скриншоте выше - вебинар «Что полезного можно получить из сырых данных: работаем с Logs API Яндекс.Метрики и ClickHouse». Февраль 2017. Докладчик: Мария Мансурова, аналитик Яндекс.Метрики. Ссылка на видео.

• Поисковые запросы

Google Analytics от Яндекс.Метрики отличается чересчур большим количеством зашифрованных поисковых запросов. То есть нам предоставляется меньше исходных данных по тому, как пользователь взаимодействовал с нами из органического поиска. В Метрике есть отдельный отчет «Источники – Поисковые запросы», который достаточно хорошо определяет поисковую фразу, по которой пользователь перешел к нам на сайт. Analytics более 80% трафика добавляет в (not provided) и other (в зависимости от отчета).

Ни один из инструментов не показывает запросы друг друга. Google Analytics, например, помечает поисковые запросы Яндекса как (not set). В качестве дополнительного средства борьбы можно использовать Яндекс.Вебмастер и Google Search Console. Подробнее о проблеме «not set» и «not provided» поговорим чуть ниже.

• Контекстная реклама

Если рассматривать различия именно по продуктам контекстной рекламы (Яндекс.Директ и Google Ads) в функционале, то их особых нет. Связав Google Analytics с Google Рекламой, вам станет доступна вся статистика аккаунта. Тоже самое и с Яндекс.Метрикой, когда вы в своих рекламных кампаниях Яндекс.Директ добавите «Счетчик Метрики» в соответствующее поле. А вот в количестве предоставляемых отчетов у этих двух сервисов есть отличие. Яндекс.Метрика содержит всего 3 отчета, в то время как в Google Analytics их аж 11 штук:

Скажете, что в Яндекс.Директ присутствует Мастер отчетов, которого вполне хватает для оптимизации рекламы? Будете правы отчасти, поскольку речь идет о функциональных возможностях Яндекс.Метрики и Google Analytics, а не их братьев. В Ads тоже много чего интересного есть.

• Кросс-девайс

Для связывания разных устройств одного пользователя в Google Analytics существует функция User ID. Она позволяет объединить различные сеансы и действия во время этих сеансов с уникальным идентификатором. Это отслеживание еще называют кросс-девайсным.

Раньше в Метрике, как и в GA можно было использовать этот User ID, система должна знать, что пользователь залогинен на сайте. Но не у всех сайтов есть авторизация, и не все пользователи в этот момент авторизованы. На смену такого подхода в Метрике пришли к технологии машинного обучения «Крипта». На такой же ней же работает и демографический таргетинг, и интересы и т.д. Теперь User ID не нужно определять программно, за нас это делает алгоритм.

В Яндекс.Метрике для отображения данных в отчете необходимо наличие целей или использование электронной коммерции. Отчет «Кросс-девайс» доступен, если на сайт за последнюю неделю зашло больше 100 посетителей минимум с двух разных устройств.

До поры до времени так работал только Яндекс. С появлением функции Google Signals июле 2018 года и серии отчетов «Разные устройства» интернет-маркетологам стало проще отслеживать пользователей на разных устройствах, не создавая никаких дополнительных представлений User ID и определения переменной на программном уровне.

Сводная таблица

Подведем итоги:

Лично мое мнение в этом противостоянии следующее - наибольшую отдачу от применения инструментов веб-аналитики можно получить только в случае использования возможностей нескольких сервисов одновременно, поскольку:

• А – они друг друга дополняют;
• B – можно подстраховаться, в случае неисправности одного из них;
• C – оба постоянно обновляются и у каждого появляются новые функции;

Я в своей практике чаще использую именно Google Analytics. Все метрики, все отчеты, все гипотезы – все это решается и принимается на основании данных GA. Яндекс.Метрика для меня является вспомогательным инструментом. Но иногда приходят проекты, у которых не установлен счетчик Analytics. Либо же сайт использует другие сервисы. Тогда приходится работать с тем, что есть. И в этом нет ничего плохого.