Boa parte das equipes de captação chegou a 2026 com um relatório que começa no meio do caminho. A série histórica trava numa data, os números antigos não abrem mais, e a pergunta que sobra deixou de ser como migrar.
O Google Analytics 4 é hoje a única versão da ferramenta em operação, e a transição que dominou o calendário de 2023 virou passado. Quem procura migração agora quase sempre procura outra coisa: entender o que foi perdido, o que ainda dá para recuperar e como configurar a nova propriedade para que ela responda perguntas de negócio.
O que aconteceu com o Universal Analytics e o Google Analytics 4?
O Universal Analytics saiu do ar em duas etapas, e as duas já passaram. As propriedades padrão pararam de processar hits em 1º de julho de 2023, e na semana de 1º de julho de 2024 o acesso aos dados, à interface e à API (Application Programming Interface) foi encerrado para a maioria dos usuários.
O caso das propriedades Universal Analytics 360 foi diferente apenas no prazo. Contas com pedido 360 vigente receberam uma extensão única de processamento, que terminou em 1º de julho de 2024. Propriedades 360 sem pedido ativo voltaram ao comportamento padrão e pararam junto com as demais, em 2023.
Legenda: O Google Analytics 4 só mede o que passa a coletar, e o histórico que ficou trancado no arquivo antigo não volta.
A consequência prática é direta: não existe propriedade do UA (Universal Analytics) para manter em paralelo, nem exportação a fazer depois do prazo. A API que muitas equipes usavam para puxar relatórios de forma automática também deixou de responder.
Veja como as datas se organizam:
A leitura que interessa está na terceira linha. O corte de 2023 interrompeu a coleta, e o corte de 2024 interrompeu a consulta, que é o que transforma um dado parado em dado inacessível.
Dá para recuperar dados do Universal Analytics hoje?
Dentro do Google Analytics, não. O Google informou que os dados do Universal Analytics não exportados até o prazo seriam excluídos de forma permanente, sem possibilidade de recuperação. Fora da ferramenta, porém, sobra mais material do que a maioria das equipes imagina, e vale a pena procurar antes de aceitar a lacuna.
O primeiro lugar a checar são os arquivos que a própria equipe gerou na época. Planilhas exportadas, relatórios em PDF enviados para a diretoria, painéis do Looker Studio com dados extraídos e backups em BigQuery costumam guardar recortes úteis do período anterior.
O segundo lugar são as fontes que nunca dependeram do UA. O Google Search Console mantém o próprio histórico de desempenho na busca, o Google Ads guarda o histórico de campanha na conta, e o CRM (Customer Relationship Management) da instituição costuma ter a série de leads e matrículas por origem.
O terceiro lugar é o mais esquecido: os relatórios que viraram decisão. Atas de reunião, apresentações de resultado e briefings de campanha frequentemente registram os números que sustentaram uma escolha, com data e recorte, mesmo sem o dado bruto por trás.
Nada disso reconstrói uma série completa, e é honesto dizer isso. O que essas fontes permitem é ancorar uma comparação aproximada, suficiente para responder se o volume de hoje está acima ou abaixo do patamar de dois anos atrás.
Como criar a propriedade do Google Analytics 4 do zero?
Criar a propriedade do Google Analytics 4 hoje é um processo de configuração inicial, sem etapa de comparação com o UA. São três movimentos encadeados: abrir a propriedade dentro da conta, criar o fluxo de dados do site ou do aplicativo, e instalar a tag com o Measurement ID que o GA4 gera automaticamente.
A propriedade nasce na área de administração da conta do Google Analytics. Vale definir desde o início o fuso horário e a moeda corretos, porque mudar esses campos depois não corrige os dados já coletados, apenas os futuros.
O fluxo de dados é o que separa site e aplicativo. Uma instituição com portal do candidato, site institucional e aplicativo do aluno normalmente precisa de fluxos distintos, o que evita misturar comportamentos que não se comparam.
O Measurement ID aparece assim que o fluxo é criado, no formato começado por "G-". Ele é o identificador que liga o código instalado à propriedade, e precisa entrar em todas as páginas do site, inclusive nas landing pages de campanha hospedadas fora do domínio principal.
A instalação pode ser feita direto no código, por gerenciador de tags ou pela integração nativa do CMS (Content Management System). Em qualquer caminho, o teste é o mesmo: abrir o relatório de tempo real e confirmar que a própria visita aparece ali em poucos segundos.
Falta um último ajuste, que quase sempre passa batido: a retenção de dados. A configuração de retenção nasce no período mais curto, e deixá-la assim significa perder profundidade nas análises exploratórias sem perceber.
Como configurar eventos e principais eventos no GA4?
O Google Analytics 4 organiza tudo em eventos, e é aí que a configuração deixa de ser técnica e vira decisão de negócio. Um evento registra uma ação específica do usuário, como clique em botão, envio de formulário, visualização de vídeo ou avanço de etapa. Marcar os que importam transforma comportamento em métrica acompanhável.
Parte do trabalho já vem pronta. A medição otimizada captura automaticamente rolagem de página, clique em link externo, busca interna no site e download de arquivo, sem nenhuma configuração adicional.
O que exige mão é o evento personalizado, e ele é o que diferencia um relatório genérico de um relatório de captação. Início de inscrição, conclusão de cadastro, upload de documento e clique no botão de WhatsApp são exemplos que descrevem a jornada real de um candidato.
Entre os eventos coletados, alguns viram principais eventos, que é como o GA4 chama a ação especialmente importante para o negócio. É esse conjunto que alimenta a conversão no Google Ads e que aparece nos relatórios de desempenho como resultado, não como tráfego.
Uma regra prática ajuda a não inflar a lista: um principal evento precisa ser algo que a instituição usaria para decidir investimento. Se marcar todo clique como principal evento, o relatório volta a ser volume, e a leitura de funil de conversão perde a hierarquia.
A nomenclatura merece combinado escrito. Nome de evento em minúsculas, com padrão único e dicionário compartilhado entre marketing e tecnologia, evita o cenário em que três nomes diferentes medem a mesma ação e nenhum relatório fecha.
O que fazer com o histórico que ficou no Universal Analytics?
Sem série histórica importável, o caminho é construir uma nova linha de base e ser explícito sobre onde ela começa. A prática que funciona é tratar a data de início da coleta no Google Analytics 4 como marco zero declarado, documentar isso no relatório e comparar períodos apenas dentro dessa janela, sem emendar números de ferramentas diferentes.
A comparação entre UA e GA4 não fecha mesmo quando alguém tem as duas planilhas. Os modelos de medição são distintos, a definição de sessão mudou e a atribuição funciona de outra forma, então diferença de números entre as duas ferramentas é esperada, não é erro de configuração.
Por isso, a recomendação é comparar comportamento, e não valor absoluto. Se o tráfego orgânico representava perto de metade das visitas antes e representa proporção parecida agora, a leitura estratégica se mantém, mesmo com totais diferentes.
Proteger o histórico que está sendo criado agora é o outro lado do trabalho, para não repetir o problema daqui a alguns anos. Exportar os relatórios centrais em intervalos fixos, manter um painel com os números do fechamento de cada ciclo de captação e, quando houver volume, ligar a exportação para o BigQuery são medidas baratas hoje e insubstituíveis depois.
Instituições que já trabalham de forma orientada a dados sentem menos a lacuna, porque a decisão nunca dependeu de uma única fonte. Quando o número vive só dentro de uma ferramenta, qualquer descontinuação vira apagão.
Como o Google Analytics 4 sustenta o CRO e a taxa de conversão?
O Google Analytics 4 é a camada de evidência do CRO (Conversion Rate Optimization), que é a disciplina de otimização da taxa de conversão. A ferramenta mostra onde o candidato desiste, com que frequência isso acontece e em qual segmento o problema se concentra, o que transforma opinião sobre a página em hipótese testável.
O primeiro movimento é montar a exploração de funil. Traçar o caminho entre visita à página do curso, início de inscrição e envio do formulário revela a etapa que mais perde gente, e essa etapa é a candidata natural ao primeiro teste.
O segundo movimento é segmentar. A mesma página pode converter bem no desktop e mal no celular, ou converter bem no tráfego de marca e mal na mídia paga, e segmentar a audiência evita que a média esconda o problema real.
O terceiro movimento é comparar canais com critério. Ler a taxa de conversão por canal mostra que orgânico, pago, e-mail e social raramente convertem no mesmo patamar, e priorizar pelo canal com maior volume nem sempre é a escolha que gera mais matrícula.
Nada disso funciona sem uma definição estável de conversão. Se o principal evento muda de critério no meio do ciclo, a série quebra, e o método de CRO perde a base de comparação entre antes e depois do teste.
O ganho aqui tende a ser cumulativo. Pequenas correções em formulário, promessa de página e clareza de próximo passo costumam render mais que aumento de verba, porque agem sobre o tráfego que a instituição já paga para receber.
Como acompanhar tráfego orgânico e experiência do usuário no GA4?
O Google Analytics 4 separa aquisição e comportamento em relatórios distintos, e a leitura útil nasce do cruzamento dos dois. Aquisição responde de onde a pessoa veio, comportamento responde o que ela fez depois de chegar, e é a combinação que diz se o conteúdo entregou o que o título prometeu.
No lado da aquisição, o filtro por canal isola o tráfego orgânico, que é a visita vinda de resultado não pago da busca e o indicador central de SEO (Search Engine Optimization).
Acompanhar o tráfego orgânico por página de entrada mostra quais conteúdos sustentam a captação sem depender de mídia, e montar um relatório de SEO no GA4 transforma esse acompanhamento em rotina, sem exportação manual toda semana.
No lado do comportamento, as métricas que mais dizem sobre experiência do usuário são engajamento por sessão, tempo médio na página e eventos de rolagem. Página com muita entrada orgânica e engajamento baixo tende a indicar desalinhamento entre a busca que trouxe a pessoa e o conteúdo que ela encontrou.
A experiência do usuário, ou UX (User Experience), também aparece em sinais mais silenciosos. Queda de conversão concentrada no celular, formulário abandonado sempre no mesmo campo e busca interna repetindo o mesmo termo sinalizam atrito que nenhum relatório de aquisição mostra sozinho.
Aquisição, comportamento e experiência formam um conjunto só. Técnicas que combinam CRO, SEO e UX tratam aquisição e experiência como o mesmo problema, e o Google Analytics 4 é onde as duas pontas se encontram em número.
Uma ressalva de honestidade técnica: o GA4 mostra o que aconteceu, não o porquê. Para chegar na causa, o dado quantitativo precisa de gravação de sessão, teste A/B ou conversa com o time de atendimento, que é quem ouve a objeção antes de ela virar abandono.
Perguntas frequentes sobre Google Analytics 4
Por onde começar com o Google Analytics 4 hoje?
Comece pelo que está quebrado agora, não pelo que foi perdido em 2023. Se a propriedade do Google Analytics 4 já existe, a primeira tarefa é auditar o que ela mede: confirmar que a tag está em todas as páginas, revisar a lista de principais eventos e ajustar a retenção de dados para o período mais longo disponível.
Se a propriedade ainda não existe, o custo de adiar cresce todo mês. Cada ciclo de captação sem medição é um ciclo que não entra na base de comparação do ano seguinte, e essa lacuna não tem como ser preenchida depois.
Com a coleta em ordem, o próximo passo muda de natureza. Deixa de ser configuração e vira método: escolher uma etapa do funil, formular uma hipótese, testar e medir o efeito na taxa de conversão, com um ciclo de otimização de conversão rodando de forma contínua em vez de projeto pontual.
Vale ainda revisar o que mudou de conceito entre o UA e o GA4 antes de treinar a equipe, porque boa parte da resistência à ferramenta vem de procurar no lugar errado um relatório que passou a existir de outra forma.
Se a sua instituição está com a propriedade no ar, mas sem confiança no número que ela mostra, o problema normalmente é de configuração e de definição de evento, não de ferramenta. É um diagnóstico rápido de fazer e que costuma destravar o resto.
Portugal