Consultant migration UA vers GA4 : finaliser une bascule expédiée

Beaucoup de structures qui ont migré d’Universal Analytics vers GA4 en 2022-2023 ont fait un copier-coller fonctionnel : réimplémentation des événements UA tels quels (pageview, event avec category/action/label, transaction), conservation des conversions sans repenser le modèle, dimensions custom oubliées. Le résultat est un GA4 qui ressemble à UA mais qui rate l’essentiel de ce que GA4 sait faire : modélisation, attribution data-driven, audiences prédictives, export BigQuery natif. Mon rôle de consultant migration UA vers GA4 est de finaliser cette bascule en remettant le setup d’aplomb sur le modèle events-first GA4. Forfait 3 200 € HT pour ~5 jours consultant.

Les 5 défauts typiques d’une migration UA → GA4 bâclée

1. Les événements gardent la structure UA

Universal Analytics avait un modèle category / action / label. GA4 a un modèle event_name + paramètres custom. Une migration littérale produit des events GA4 du type event_name='Form', event_category='Lead', event_action='submit', event_label='contact-page'. C’est syntaxiquement valide mais sémantiquement inutile : GA4 ne sait rien faire de ces paramètres dans ses rapports natifs, et l’algo Ads ne les voit pas comme des dimensions exploitables.

La bonne structure GA4 : event_name='generate_lead', form_id='contact', form_destination='/contact-confirmation'. Chaque paramètre devient une dimension custom déclarée, exploitable dans les rapports et dans les audiences.

2. Les conversions sont mal recréées

UA avait des “buts” (goals) configurés dans l’interface, attachés à des URL ou à des events. GA4 a des “conversions” qui sont des events is_conversion=true. La migration littérale convertit chaque goal UA en conversion GA4 à l’identique, sans repenser : 95 % du temps, vous vous retrouvez avec 8 à 15 conversions au lieu des 3-5 qui devraient compter.

Plus c’est saturé, moins l’algorithme Google Ads optimise correctement. La bonne pratique : 3 à 5 conversions principales (achat, lead qualifié, abonnement, contact commercial), pas plus.

3. Les paramètres custom ne sont pas déclarés

GA4 pousse les paramètres custom dans la table events_* BigQuery sans qu’on s’en occupe. Mais pour les voir dans l’interface GA4 native, il faut les déclarer comme dimensions personnalisées (Custom Definitions). La migration bâclée oublie systématiquement cette étape — résultat : vos paramètres sont collectés mais invisibles aux utilisateurs GA4 non techniques.

4. Les audiences UA n’ont pas été recréées

UA avait des audiences (segments persistants) attachées à des comptes Google Ads pour le retargeting. GA4 a aussi des audiences, mais elles doivent être recréées manuellement avec la nouvelle taxonomie d’events. La migration bâclée laisse les audiences GA4 vides et le retargeting Google Ads tourne sur des audiences fantômes, qui se vident à mesure que UA s’éteint.

5. Le branchement BigQuery n’a jamais été activé

Le free export BigQuery (jusqu’à 1 M events/jour) est offert depuis le départ par Google sur GA4 — mais il faut l’activer manuellement dans les paramètres de la propriété. Beaucoup de migrations l’ont oublié. Six mois plus tard, vous n’avez plus aucun historique granulaire avant la date d’activation effective. Voir GA4 + BigQuery pour le détail des cas d’usage.

Ma méthode de finalisation de migration

Phase 1 — Audit du legacy (1 jour)

Inventaire des events GA4 réellement collectés, mapping avec les goals UA d’origine, détection des paramètres présents sans déclaration custom, audit des conversions et des audiences existantes.

Phase 2 — Refonte du modèle d’événements (1-2 jours)

Restructuration des events sur le modèle GA4 events-first : nommage standard (purchase, generate_lead, add_to_cart, etc.), paramètres custom explicites, déclaration des dimensions custom dans GA4. Documentation dans un plan de marquage à jour.

Phase 3 — Implémentation GTM (1-2 jours)

Refonte des tags et triggers GTM pour pousser le nouveau modèle. Migration progressive : on garde les anciens events pendant 14 jours en parallèle pour comparer les volumes et valider la cohérence avant de couper.

Phase 4 — Conversions + audiences + BigQuery (1 jour)

Reconfiguration des 3-5 conversions principales, création des audiences GA4 correspondant à votre stratégie d’acquisition et retargeting, activation de l’export BigQuery.

Phase 5 — Recette et transfert

Recette en conditions réelles (mobile, consent refusé, navigation privée), documentation finale, session de transfert avec votre équipe. Voir setup GA4 pour le détail de la méthode standard.

Cas concrets

Site média à 30 M de pageviews/mois (Piano Analytics + GA4 marketing). Migration UA → GA4 faite en 2023 par l’équipe interne, propriété utilisée uniquement pour le retargeting Google Ads. Mission : reconstruction du modèle d’événements GA4 propre dédié au pilotage SEO et diffusion, avec dimensions custom sur le type de contenu (article / dossier / podcast), l’auteur, la rubrique éditoriale. Livré en 6 semaines. Sortie : 18 dimensions exploitables, audiences SEO qualifiées branchées Google Ads, dashboards Looker Studio fiables.

SaaS B2B (~2 K leads/mois). Migration GA4 expédiée fin 2022, événements UA conservés à l’identique, GCLID non capté, conversions sans value. Mission : refonte du modèle d’événements, capture GCLID + push HubSpot via lead generation, reconstruction des audiences. Résultat 90 jours après : CPA Google Ads divisé par 2,1 à budget constant — l’algo a appris à cibler les vrais SQL.

Foire aux questions

Faut-il refaire toute la migration depuis zéro ?

Pas toujours. Si l’historique GA4 collecté depuis la migration initiale est exploitable (même imparfait), on garde la propriété et on corrige progressivement. Si la qualité de la donnée historique est trop dégradée, on crée une nouvelle propriété et on documente l’historique ancien comme archive. La décision se prend en cadrage initial.

Combien de temps prend une migration finalisée ?

5 jours consultant typiques, sur 3-4 semaines calendaires. Pour les plateformes complexes avec server-side et multi-marques, comptez 8-12 jours sur 6 semaines.

Et si on a déjà un consultant GA4 qui a fait la migration initiale ?

Aucun problème. Je travaille volontiers en complément, soit en audit indépendant si vous voulez un second avis, soit en mission de finalisation si la première équipe est partie. Pas de conflit à priori — je documente, je propose, vous décidez.

Universal Analytics est-il encore lisible ?

Non. UA est arrêté en lecture seule depuis juillet 2024 et Google a annoncé la suppression progressive des données. Si vous avez des analyses historiques importantes, exportez-les en CSV ou en BigQuery avant que Google les supprime définitivement (annonces de fin 2025 / 2026).