GA4 Reporting Identity: Como o Google unifica jornadas cross-device e o que isso significa para o seu negócio

Author: Rafael Lins

Aprenda como o GA4 unifica jornadas cross-device com Reporting Identity e Google Signals. Veja exemplos práticos e casos reais para aplicar no seu negócio.

Os usuários modernos interagem com marcas em vários dispositivos — pesquisam no celular, comparam no desktop e compram no app. O Google Analytics 4 (GA4) tenta resolver esse desafio com o conceito de Identidade de Relatório (Reporting Identity), um mecanismo que unifica diferentes sessões de um mesmo usuário para compor uma visão coerente da jornada do cliente [3][5].

O que é a identidade de relatório

No GA4, o Reporting Identity é a forma como o sistema identifica usuários entre dispositivos e plataformas. Ele combina diferentes “espaços de identidade” — User-ID, Google Signals, Device ID e Modelagem (Modeling) — para detectar quando duas ou mais interações pertencem à mesma pessoa [5].

Esses espaços podem ser usados de maneira combinada (blended), apenas observada (observed) ou baseada apenas em dispositivo (device-based), dependendo do tipo de dados coletados e das preferências de privacidade [3].

Componentes principais da identidade no GA4

User-ID:

Ideal para sites e apps com login. Atribui um identificador único e permanente para cada usuário, unificando atividades entre dispositivos e sessões. É o método mais preciso e exige implementação técnica.

Device ID:

Identifica usuários pelo navegador ou app. É o padrão para sites sem login, usando cookies ou IDs de instância de app. Simples, mas cada dispositivo gera um “usuário” separado.

Google Signals:

Usa dados de usuários conectados às suas Contas Google e com personalização de anúncios ativa. Habilitar o Signals permite habilitar relatórios cross-device, públicos de remarketing e demografia aprimorada.

Modelagem (Modeling):

Quando o usuário recusa cookies, o GA4 usa aprendizado de máquina para estimar comportamentos com base em dados de usuários semelhantes que consentiram [5][3].

Modo	Ordem de prioridade	Benefício	Quando usar
Blended (Combinado)	User-ID → Google Signals → Device ID → Modelagem	Combina dados observados e estimados, dando visão completa	Negócios omnichannel com alto volume
Observed (Observado)	User-ID → Google Signals → Device ID	Usa apenas dados observáveis, sem modelagem	Setores regulados (finanças, saúde)
Device-based (Baseado em dispositivo)	Device ID apenas	Simples e seguro	Sites pequenos ou blogs sem login [5][6]

Exemplos práticos por tipo de identidade

1. User-ID (usuário logado)

Um e-commerce de assinaturas de café identifica usuários por login. Quando o mesmo cliente navega no site e compra via app, o GA4 reconhece tudo como uma única jornada.

Resultado: relatórios mostram funis de conversão reais e fidelidade mais clara [11][12].

2. Device ID (usuário anônimo)

Um blog de tecnologia sem login usa apenas Device ID. Se o mesmo leitor visita pelo celular e depois pelo notebook, contará como dois usuários distintos.

Resultado: aumenta alcance aparente, mas perde precisão analítica [13].

3. Observed

Um banco digital usa login obrigatório, logo conta apenas dados observáveis de User-ID e Device ID.

Resultado: relatórios sem modelagem, ideais para compliance LGPD [14].

4. Blended

Uma rede de moda combina User-ID (clientes logados), Device ID (visitantes anônimos) e modelagem para usuários sem cookies.

Resultado: visão unificada de conversão em canais cross-device [5][15].

5. Modeling

Um portal europeu de notícias, com alta recusa de cookies, usa modelagem para prever comportamento de público não rastreável.

Resultado: mantém precisão estatística em métricas como tempo de leitura e engajamento [16].

Casos reais com Google Signals

E-commerce global de eletrônicos (Cardinal Path)

Ao habilitar Google Signals, 38% das conversões foram reatribuídas a jornadas iniciadas no mobile e concluídas no desktop. Isso reduziu o CPA em 14% e aumentou conversões em 22% [17].

Universidade (Carnegie Higher Ed)

Usando o relatório Device Overlap, identificou que muitos alunos pesquisavam cursos no celular e completavam inscrição no computador. Otimizando formulários mobile, aumentou inscrições em 18% [18].

Varejista omnichannel (OuterBox Design)

Habilitou Signals para remarketing cross-device: usuários que viam produtos no desktop eram impactados no mobile. ROAS de anúncios móveis subiu 25% [19].

Publisher de notícias (Cardinal Path)

Descobriu com Signals que parte significativa das sessões duplicadas vinha de mesmos usuários em diferentes dispositivos. Corrigiu duplicação e melhorou precisão publicitária em 20% [20].

E-commerce internacional (Search Laboratory)

Atribuição personalizada revelou padrões regionais de comportamento cross-device, otimizando campanhas simultâneas em 10 países [21].

Dicas finais para aplicar no seu GA4

Ative Google Signals em: Admin > Configurações de Dados > Coleta de Dados.
Configure User-ID em plataformas com login.
Escolha a identidade “Blended” para insights completos.
Combine relatórios de Device Overlap e Demographics para medir consistência.
Monitore privacidade e consentimento ativo: o Signals depende de autorizações de usuário [3][5].