GA4 не «плохой». Плохой у вас часто процесс вокруг него
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в аналитическом стеке: GA4 пытаются использовать как универсальный ответ на любой вопрос, а потом ругают его за шум, неполноту и «кривую» отчётность. На практике проблема обычно не в самой системе, а в том, что ей поручили чужую работу.
GA4 силён там, где нужен широкий слой наблюдения: трафик, поведение по источникам, первичная диагностика воронки, быстрые срезы по каналам. Это хороший «первый экран» для маркетинга. Но как только задача становится глубже — удержание, продуктовые сценарии, когорты, сравнение качественных сегментов, влияние действий на выручку — одного GA4 уже мало.
Я бы формулировал так: **GA4 — это навигатор, а не черный ящик для управленческих решений**. Он показывает направление, но не объясняет причинность. И именно здесь начинаются бессмысленные споры «GA4 против Amplitude» или «GA4 против Mixpanel». Это не конкуренты, если вы строите нормальный стек. Это разные уровни зрелости.
В одном B2B-проекте у нас было 18 событий в GA4 и почти 70 в Amplitude. После сверки оказалось, что маркетинг месяцами смотрел на усреднённую конверсию, а продукт — на поведение ключевого сегмента, который приносил 62% оплаченных сделок. GA4 этот слой не подсвечивал: там всё «среднее» и слишком общее. В итоге решение по бюджету приняли только после того, как связали GA4 с продуктовой аналитикой и CRM.
Мой вывод простой:
— GA4 нужен всем, но не как единственная система истины;
— Amplitude или Mixpanel нужны там, где важны сценарии и удержание;
— Heap полезен, когда надо ускорить сбор событий и не утонуть в ручной разметке.
В 2026-м выигрывает не тот, у кого «есть аналитика», а тот, у кого она связана с выручкой, продуктом и действиями. Поэтому я бы меньше спорил о том, какая платформа лучше, и больше — о том, какой вопрос она вообще должна закрывать.
Соседняя редакция @BigQuery4Marketing недавно писала об этом под другим углом
Стек аналитики — обзоры
@AnalyticsStackRu
GA4 не «плохой». Плохой у вас часто процесс вокруг него
Этот пост опубликован в Telegram-канале Стек аналитики — обзоры. Подписаться можно по ссылке: @AnalyticsStackRu.