GA4 Felfedezések: szabad formájú riport összeállítása lépésről lépésre

Scheo · 2026-09-16 · olvasási idő ~10 perc · Szerző: Schmidt Péter

A legtöbb kisvállalkozás ugyanazzal a mondattal nyit, amikor először beülünk a Google Analytics 4 mellé: „látom a számokat, de nem tudom, mit kezdjek velük”. Ez majdnem mindig azt jelenti, hogy a beépített riportokat nézik, azok viszont előre összerakott kérdésekre felelnek. Az a kérdés, ami a tulajdonost tényleg érdekli, jellemzően így hangzik: melyik oldalamon landolnak azok, akik végül írnak vagy telefonálnak. Erre a GA4-ben a Felfedezések menüpont való.

Mit tud a Felfedezések, amit a beépített riportok nem?

Rövid válasz: a Felfedezésekben te döntöd el, mi kerül a sorokba, mi az oszlopokba és milyen szám kerül a cellákba, ezért olyan kérdést is fel tudsz tenni, amire nincs kész riport a rendszerben.

Hivatalosan igazolt: a Felfedezések több technikát kínál, például szabad formájú táblát, tölcsért, útvonal-elemzést, szegmens-átfedést, kohorszot és felhasználói felfedezőt. Mindegyik ugyanabból az eseményalapú adatbázisból dolgozik, csak más elrendezésben mutatja. A szabad formájú a legáltalánosabb: ez az, ami leginkább hasonlít egy kimutatástáblára, és ezzel oldható meg a kkv-k kérdéseinek nagy része.

Saját tapasztalat: a Felfedezések kétharmada azon bukik el, hogy valaki elkezdi kattintgatni a dimenziókat, mielőtt megfogalmazta volna a kérdést. Ha előbb leírod egy mondatban, mit akarsz megtudni, a riport tíz perc alatt összeáll. Ha nem írod le, fél óra múlva is ott ülsz egy tarka táblázat előtt, amiről nem tudod eldönteni, jó hír-e vagy rossz.

Mit jelent a dimenzió, a mutató, a szegmens és a szűrő?

Rövid válasz: a dimenzió szöveg, a mutató szám, a szegmens emberek vagy munkamenetek egy csoportja, a szűrő pedig egyszerűen kitakar sorokat a kész táblából.

• Dimenzió: arra felel, hogy mi, ki, honnan vagy hol. Ilyen a belépő oldal, a munkamenet forrása és médiuma, az eszközkategória, az ország vagy az esemény neve. Mindig szöveges érték.
• Mutató: arra felel, hogy mennyi. Ilyen a munkamenetek száma, az aktív felhasználók, a kulcsesemények száma, az eseményszám vagy az átlagos részvételi idő. Mindig szám.
• Szegmens: az adathalmaz egy részét definiálja újra, például „csak azok a munkamenetek, ahol volt űrlapbeküldés” vagy „csak mobilról érkező felhasználók”. A szegmens az egész elemzésre hat, és összehasonlítható egy másik szegmenssel.
• Szűrő: a már kiszámolt táblából hagy el sorokat. Nem definiál új csoportot, csak eltünteti, amit nem akarsz látni.

A különbség akkor számít igazán, amikor arányt nézel. Ha szegmenssel leszűkíted az elemzést a mobilos munkamenetekre, minden szám ahhoz a halmazhoz igazodik. Ha csak szűrsz, a mögöttes számítás változatlan marad. Saját tapasztalat: a kkv-riportok kilencven százalékához elég a szűrő, és a szegmensekkel érdemes addig várni, amíg a tábla alapja már stabil, mert a felesleges szegmens növeli a mintavételezés esélyét.

Hogyan építsd fel lépésről lépésre a belépő oldalak riportját?

Rövid válasz: előbb ellenőrzöd, hogy van-e kulcseseményed, utána egy üres szabad formájú felfedezésben a belépő oldalt teszed a sorokba, a munkameneteket és a kulceseményeket az értékekbe.

1. Ellenőrizd a kulceseményt. Az Adminban, az Események menüben nézd meg, van-e kulceseménynek jelölt esemény. Ha nincs, a riport üres oszlopot fog adni. Egy tipikus űrlapbeküldés így néz ki a mérőkódban: gtag('event', 'generate_lead', { form_id: 'ajanlatkeres' });
2. Nyiss új elemzést. Felfedezések, majd Üres (szabad formájú) sablon. A bal oldali Változók panelen adj nevet és dátumtartományt, például az utolsó 28 napot, az összehasonlításnál pedig az előző időszakot.
3. Vedd fel a dimenziókat. A Dimenziók melletti plusz jellel keresd ki a Belépő oldal + lekérdezési karakterlánc vagy a tisztább Belépő oldal elemet, mellé a Munkamenet elsődleges csatornacsoportja és a Munkamenet forrás / médium dimenziót.
4. Vedd fel a mutatókat. Munkamenetek, Részvételt kiváltó munkamenetek, Kulcsesemények, és ha elérhető, a Munkamenetenkénti kulcsesemények.
5. Húzd be a Beállítások oszlopba. Sorok: belépő oldal. Sorok megjelenítése: 50 (az alap 10 kevés). Oszlopok: csatornacsoport, ha bontani akarod. Értékek: munkamenetek, kulcsesemények, munkamenetenkénti kulcsesemények.
6. Tegyél rá szűrőt. Első körben a Belépő oldal ne tartalmazza a nem beállított értéket, másodszor pedig a munkamenetek száma legyen nagyobb egy értelmes küszöbnél, jellemzően 20 vagy 30 felett. Az egyszeri látogatásból számolt arány nem információ, csak zaj.
7. Állíts cellatípust. Az Értékek alatt válaszd a hőtérképet, így a szemed magától megtalálja a sűrű pontokat.
8. Rendezz és mentsd. Kattints a kulcsesemény oszlop fejlécére a csökkenő sorrendhez. A felfedezés alapból csak a tiéd, ezért a fejlécben oszd meg a kollégákkal, különben jövő héten újra megcsinálod.

Amit a kész tábla megmutat: nem az a legfontosabb oldalad, amelyik a legtöbb munkamenetet hozza, hanem az, ahol a munkamenetenkénti kulcsesemény a legmagasabb elfogadható forgalom mellett. Ez a két szám együtt jelöli ki, melyik tartalomtípust érdemes tovább írni, és hol van értelme hirdetési költést hozzátenni.

Miért marad üres a tábla, vagy miért kapsz furcsa számokat?

Rövid válasz: majdnem mindig azért, mert eltérő hatókörű dimenziót és mutatót tettél egymás mellé.

Hivatalosan igazolt: a GA4 dimenziói és mutatói felhasználói, munkamenet- vagy eseményszintűek, és nem minden párosítás értelmezhető. Ilyenkor a GA4 jelzi az összeférhetetlenséget, és a cellák üresen maradnak. A leggyakoribb eset, amikor valaki egy felhasználószintű dimenzió (például az első felhasználói forrás) mellé munkamenetszintű mutatót rak, vagy fordítva.

A gyakorlati szabály egyszerű: ha munkamenet-dimenzióval dolgozol, maradj munkamenet-mutatóknál. Ha eseményszintű dimenziót választasz, például az esemény nevét, akkor eseményszámot nézz. A belépő oldal munkamenetszintű fogalom, ezért az oldalmegtekintések mutató mellé téve nem azt kapod, amire gondolsz.

Egy másik visszatérő tévedés a lekérdezési karakterlánccal együtt kért belépő oldal. Ha az oldalaidra UTM-paraméterrel vagy hirdetési kattintásazonosítóval érkeznek, ugyanaz az oldal tucatnyi sorra esik szét. Ilyenkor a paraméter nélküli változatot válaszd, vagy a Google Tag Managerben tisztítsd meg az oldalcímet a méréskor.

Mit jelent a nem beállított és az egyéb érték?

Rövid válasz: a nem beállított azt jelenti, hogy a kért dimenziónak nem volt értéke abban a pillanatban, amikor az esemény beérkezett.

Hivatalosan igazolt: a GA4 akkor írja ki ezt az értéket, amikor egy dimenzióhoz nem érkezett adat. Ennek több oka lehet: az esemény olyan találatból jött, amiben nincs oldalcím, a hozzájárulási beállítások miatt korlátozott az adatgyűjtés, a mérőkód későn töltődött be, vagy egy egyéni dimenziót nem küldtél el minden eseménnyel.

Külön eset az egyéb (angolul other) gyűjtősor. Hivatalosan igazolt: ez akkor jelenik meg, ha egy dimenzió túl sokféle értéket vesz fel, és a rendszer kardinalitási korlátba ütközik. A maradékot egyetlen sorba dobja össze. Nagy webáruházaknál ez gyakori, tipikusan a termékoldalak vagy a keresési paraméterek miatt.

Szakmai feltételezés: a kkv-oldalak nem beállított sorainak jelentős része a hozzájárulás-kezelés és a mérőkód betöltési sorrendjének számlájára írható, nem valódi adathiányra. Ezt érdemes a valós forgalom és a szerveroldali naplók összevetésével ellenőrizni, mielőtt bárki mérési hibát kiált.

Mikor számít a mintavételezés, és mit tehetsz ellene?

Rövid válasz: ha a felfedezés jobb felső sarkában látható adatminőség-jelző nem száz százalékot mutat, a szám becslés, nem pontos érték.

Hivatalosan igazolt: a Felfedezések lekérdezései eseményszámhoz kötött korláttal dolgoznak, és ha a kért időszak adata túllépi ezt, a GA4 mintából számol. A felületen ez a jelző kiírja a felhasznált adat arányát. A standard tulajdonságok korlátja alacsonyabb, a fizetős változaté magasabb.

Amit tenni tudsz: rövidítsd az időtartományt, dobd ki a felesleges dimenziókat, kerüld a sok párhuzamos szegmenst, és ne kérj egyszerre öt bontást. Saját tapasztalat: tipikus kkv-forgalomnál a 28 napos, két-három dimenziós tábla szinte soha nem mintavételezett, tehát ez a probléma jellemzően a nagyobb webáruházakat érinti.

Van egy csendesebb korlát is, amit sokan későn vesznek észre. Hivatalosan igazolt: a felhasználói és eseményszintű adatok megőrzési ideje az Adminban állítható, és az alapérték rövidebb, mint amire a legtöbben számítanak. A Felfedezések csak ezen az időtávon belül tud visszanézni, a beépített riportok viszont tovább. Ha új tulajdonságot indítasz, az első héten állítsd a hosszabb megőrzésre, mert visszamenőleg nem lehet pótolni.

Melyik három riportot érdemes havonta újrahasznosítani?

Rövid válasz: egy belépő oldal hozam-táblát, egy forrásonkénti kulcsesemény-bontást és egy elakadás-keresőt, mindhármat mentve, hogy csak a dátumot kelljen átállítani.

1. Belépő oldalak érdeklődő-hozama

Sorok: belépő oldal. Értékek: munkamenetek, kulcsesemények, munkamenetenkénti kulcsesemény. Szűrő: legalább 30 munkamenet. Összehasonlítás az előző hónappal. Ezt a táblát havonta ugyanúgy nézed, és csak azt kérdezed: melyik három oldal javult, melyik három romlott.

2. Forrásonkénti kulcsesemény-bontás

Sorok: munkamenet forrás / médium. Oszlopok: eszközkategória. Értékek: munkamenetek és kulcsesemények. Ez mutatja meg, hogy a szerves keresés, a hirdetés, a közösségi média és a hírlevél közül melyik hoz érdeklődőt, és hol tér el drámaian a mobil a desktoptól. Ha egy forrás mobilon a töredékét hozza, ott jó eséllyel felületi vagy sebességprobléma van.

3. Elakadás-kereső tölcsér

Tölcsér technika, lépések: oldalmegtekintés, a kapcsolati oldal megtekintése, űrlap megkezdése, űrlapbeküldés. Bontás belépő oldal vagy csatorna szerint. Ez a riport nem azt mondja meg, mennyi az érdeklődő, hanem azt, hol veszíted el. Saját tapasztalat: a legtöbb kkv-nál nem a forgalom kevés, hanem a kapcsolati oldalig eljutók aránya alacsony, és ezt csak tölcsérben lehet tetten érni.

Miért nem helyettesíti a Felfedezések a mérési tervet?

Rövid válasz: a Felfedezések csak azokra a kérdésekre válaszol, amiket előtte beleírtál a mérésbe, új adatot nem hoz létre visszamenőleg.

Ez a cikk saját nézőpontja, és érdemes komolyan venni. Ha nincs kulcseseményed, a legszebb tábla is nullát mutat. Ha az űrlapot egy beágyazott, külső rendszer kezeli, és nem küldesz róla eseményt, a GA4 számára az a beküldés nem történt meg. Ha a telefonszámra kattintást nem méred, a telefonos érdeklődés láthatatlan marad, és a belépő oldal riportod éppen a legjobb oldaladat fogja gyengének mutatni.

A sorrend tehát fordított ahhoz képest, ahogy a legtöbben nekiállnak: előbb írd le, milyen döntést akarsz havonta meghozni, ebből vezesd le, mit kell mérni, és csak utána nyiss felfedezést. Ellenőrzőlista a riport kiadása előtt:

• Van definiált kulcseseményed, és tényleg az üzleti értéket jelöli?
• A dimenzió és a mutató azonos hatókörű?
• Beállítottad a minimális munkamenet-küszöböt, hogy ne aprószámokból vonj le következtetést?
• Ellenőrizted az adatminőség-jelzőt?
• Tudod, mit jelentenek a nem beállított sorok ezen a konkrét oldalon?
• Mentetted és megosztottad az elemzést, hogy jövő hónapban ne kelljen újraépíteni?

Egyetlen riport sem garantál jobb eredményt önmagában, és a Felfedezések sem old meg semmit a méréssel. Azt viszont segítheti, hogy a havi döntéseid ne érzésből szülessenek: jó eséllyel néhány hónap után látni fogod, melyik tartalomtípus hozza a valódi érdeklődőt, és hova nem éri meg több energiát tenni.

Források és további olvasnivalók

• Google Analytics Súgó: Bevezetés a Felfedezésekbe (Analytics Help, Introduction to Explorations)
• Google Analytics Súgó: Szabad formájú felfedezés
• Google Analytics Súgó: Adatmintavételezés az Analyticsben
• Google Analytics Súgó: Adatmegőrzési beállítások
• Google Analytics Súgó: Kulcsesemények beállítása és kezelése
• Google Analytics Dimensions and Metrics Explorer (hivatalos dimenzió- és mutatókatalógus)
• Google for Developers: gtag.js eseményreferencia
• Google Tag Manager Súgó: eseménykövetés és változók
• Google Search Central: dokumentáció a keresési teljesítményről