GA4 nevidí zhruba polovinu návštěv kvůli cookie liště a blokátorům reklam. Na takto děravých datech se už nedá rozhodovat o investicích do online marketingu. Proto jsme klientům nasadili proprietární serverovou analytiku. Měříme 100 % návštěvnosti a klíčových metrik - bez závislosti na prohlížeči, s reportingem v Google Data Studio a vlastním AI MCP serverem.
Cookies odmítá
20-25 %
návštěvníků. Pro GA4 jsou v té chvíli neviditelní.
K cookie liště se nedostane
20-30 %
návštěvníků - blokátor reklam jim lištu nebo GA4 skryje, nebo odejdou dřív, než kliknou.
V Atwebu měříme
100 %
návštěv a konverzí. Bez závislosti na cookies, JavaScriptu nebo adblockerech.
01 · Problém
Ještě před pár lety webová analytika pro 99 % webů znamenala, že se na stránku vložil měřicí skript a „nějak" to fungovalo - plus minus správně a konzistentně. Dnes už to bohužel přestává být pravda.
Tradiční Google Analytics (ať už dřívější GA Universal nebo novější GA4) měří návštěvnost pomocí JavaScriptu spuštěném v prohlížeči návštěvníka (tzv. client-side) a využívá pro svou činnost cookies. Dnes toto řešení ale naráží na dvě zásadní bariéry:
Z reálných dat našich klientů vidíme, že 20-25 % návštěvníků analytické cookies odmítne [5]. Evropská data jsou podobná: podle Cookiebotu nedává souhlas s analytickými cookies 39 % návštěvníků [4] a v experimentu francouzského úřadu CNIL odmítla lištu s rovnocenným tlačítkem „Odmítnout" zhruba třetina lidí [3]. Pro GA4 tito lidé prostě neexistují.
Blokátor reklam používá v Česku 31 % uživatelů internetu [1]. Doplňky i samotné prohlížeče analytické skripty nekompromisně odříznou ještě dřív, než se spustí [2], a část z nich skryje i cookie lištu. Spolu s lidmi, kteří odejdou dřív, než na lištu kliknou, se k ní na webech klinik nevyjádří 20-30 % návštěvníků [5].
Výsledek
GA4 vidí jen polovinu návštěv.
Na čtyřech českých klinikách zachytilo GA4 od června do září 2026 jen 52 % návštěv, které změřila naše serverová analytika [5]. Na takhle děravých datech nelze stavět rozhodnutí. Analytika přestává mít smysl.
Zdroje
02 · Řešení
U klasické client-side analytiky musí všechno klapnout v prohlížeči. Server-side nemá tyto závislosti - událost vznikne přímo v PHP a uloží se do databáze.
Měření závisí na třech podmínkách - když selže jediná, data zmizí.
Událost vznikne na serveru během PHP requestu. Žádné prohlížeče, žádné cookies.
Mnoho majitelů webů se domnívá, že bez souhlasu s analytickými cookies nesmí měřit vůbec nic. Ve skutečnosti lze měřit základní návštěvnost i bez souhlasu, pokud nepoužíváme ne‑nezbytné cookies ani jiné identifikátory v zařízení uživatele a pracujeme jen s anonymizovanými, agregovanými daty (např. počty návštěv, zobrazení stránek a celkové konverze).
Typicky - pro běžné potřeby analytiky našich klientů - souhlas s analytickými cookies potřebujeme abychom návštěvníka dokázali rozpoznat, když se na náš web vrátí po několika dnech.
03 · Měření konverzí
Drtivá většina klientů nepotřebuje desítky metrik. Potřebuje spolehlivě vědět, kolik konverzí vzniklo a odkud přišly.
Měříme napojením na CMS - fakt, že poptávka reálně vznikla. Ne „někdo klikl na tlačítko" nebo „spambot zaútočil na formulář".
Napojení na PBX klienta + různá telefonní čísla pro různé zdroje (CallTracking). Měříme reálné hovory, ne jen kliky na „volat".
Newsletter, stažení PDF průvodce, další KPI. Zaznamenáváme jako eventy v PHP, na straně serveru - bez omezení client-side technologií.
04 · Atribuce
Atribuční model určuje, kterému zdroji návštěvy dáte body za dosažení konverze. Google Analytics historicky používal last non-direct atribuční model, tedy že bod za konverzi přisoudíte poslednímu zdroji návštěvy, pokud to nebyla přímá návštěva. Atribuce ale není náboženství - je to volba modelu. My v serverové analytice aktuálně používáme first click. Tedy pokud člověk přijde z Google PPC kampaně, potom za týden přijde napřímo a za další týden z organických výsledků Seznamu a teprve potom odešle formulář, přiřadíme splněný cíl Google PPC kampani.
Stejně tak konzistentně v rámci call-trackingu zobrazujeme telefonní číslo přiřazené při první návštěvě.
Atribuci napříč více návštěvami jsme samozřejmě schopni řešit jen u návštěvníků se souhlasem s použitím analytických cookies. U návštěvníků bez souhlasu prostě přiřadíme zásluhy o dosažení cíle referujícímu zdroji session.
A kdyby nám dávalo smysl přejít na jiný model (např. last click, lineární, time decay), v našem řešení je to konfigurovatelná logika, ne omezení nástroje.
Cesta k jedné konverzi
Návštěva 1
Google PPC
Návštěva 2
Direct
Návštěva 3
Seznam organic
Návštěva 4
Konverze
Odeslání formuláře
Bod za konverzi přiřadíme Google PPC kampani - prvnímu zdroji, který návštěvníka přivedl.
05 · Technický stack
Není to žádná velká věda. Chtěli jsme systém, který je jednoduchý, rozšiřitelný a stabilní. Tahle architektura nám umožňuje přidat nový event nebo dimenzi za několik hodin. Mezi databází a reportingem přitom stojí vlastní vrstva, která data anonymizuje a agreguje.
PHP → MySQL
Sessions, eventy a CMS metriky zapisujeme rovnou v PHP do MySQL. Žádné fronty, žádné čekání.
Anonymizace a agregace
Bez souhlasu s analytickými cookies data hned po skončení session agregujeme na anonymní denní záznam.
Datastream → BigQuery
Databázi synchronizujeme do BigQuery přes Google Datastream. Reálná replika pro analytické dotazy.
Data Studio + MCP
Nad stejným datasetem stojí reporting v Data Studiu a vlastní MCP server pro AI analýzy.
06 · Datový model a anonymizace
Primární jednotka je session. Uvnitř ní evidujeme všechno, co se v rámci jedné návštěvy stalo. Co se s těmi daty stane potom, ale záleží na tom, jestli návštěvník odsouhlasil analytické cookies.
Uvnitř session evidujeme
Navštívené stránky uvnitř session.
Referující stránky - zdroj návštěvy.
Sledované cíle - odeslané formuláře, prokliky na telefon a další klíčové události.
Držíme data na úrovni session a doplňujeme vrstvu unikátního uživatele. Díky tomu poznáme návratovou návštěvu a umíme first-click atribuci napříč několika týdny.
Neukládáme žádné analytické cookies ani jiné identifikátory do zařízení. Zaznamenáváme jen anonymní data - a ta navíc hned po skončení session agregujeme.
Co ze session zůstane po agregaci
Během session
Přeškrtnuté položky agregace zahodí - do dlouhodobých dat se nedostanou.
Po skončení session
Ilustrace struktury denního agregátu - jeden řádek na kombinaci dne a zdroje.
Výsledkem jsou zcela anonymizovaná agregovaná data za jednotlivé dny. A přesně ta nám řeknou vše podstatné: které zdroje přivedly návštěvy a které z nich měly konverze.
07 · Reporting
Nad daty v BigQuery máme postavený jednoduchý, ale efektivní reporting v Google Data Studiu. Vedle něj běží nad stejnými daty proprietární MCP server, který umožňuje sofistikované analýzy pomocí AI nástrojů.
Základ reportu tvoří přesná agregovaná data ze všech návštěv. Relace, zdroje návštěvnosti, vstupní stránky a konverze máme u 100 % návštěvnosti, protože k jejich měření souhlas s analytickými cookies nepotřebujeme. Tahle část reportu tedy není odhad.
Menšina metrik je na souhlasu závislá - typicky unikátní návštěvníci a zobrazení stránek. U nich samozřejmě pracujeme jen s daty návštěv, kde souhlas máme. Když potřebujeme pohled za celou návštěvnost, umíme je navýšit na aproximovanou hodnotu podle poměru sessions se souhlasem k celkovému počtu sessions.
Takové číslo pak v reportu vždy označíme jako odhad, ne jako měřenou hodnotu. Klient tak v jednom pohledu vidí, co je změřené do posledního kontaktu a co je dopočítané.
Report odpoví na otázky, které jsme čekali. Pro ty ostatní jsme nad stejným datasetem postavili vlastní MCP server - AI nástroje si díky němu sáhnou přímo na analytická data a zvládnou i analýzy, na které by v dashboardu nebyl graf.
Na co se dá zeptat
Příklady dotazů, které nad daty serverové analytiky přes MCP server řešíme.
08 · Doplněk
Server-side analytika není všespasitelný nástroj. Pro některé typy přehledů jsou poměrné ukazatele z GA4 dostatečné a levnější. Bereme ho jako doplňkový zdroj a v Data Studiu ho zobrazujeme spolu s našimi serverovými daty v jednom reportu.
Věk, pohlaví, zájmové skupiny návštěvníků - odhad GA4 stačí.
Země, regiony, města - relativní pohled na rozložení návštěvnosti.
Desktop / mobil / tablet, prohlížeče, OS - kde má GA4 dostatečnou přesnost.
09 · Závěr
Doba, kdy stačilo vložit na web měřicí skript a spolehnout se, že čísla budou sedět, je pryč. Kvůli odmítání cookies a blokování skriptů dnes u běžného měření v GA4 část návštěvnosti a konverzí jednoduše nevidíte a rozhodování pak stojí na neúplných datech.
Proto stavíme analytiku tak, aby byla spolehlivá i bez souhlasu se sledovacími cookies: měříme serverově, pracujeme se session a ukládáme data přímo do naší databáze. Díky tomu máte k dispozici přesnější přehled o tom nejdůležitějším - kolik konverzí skutečně vzniklo (odeslané formuláře, prokliky na telefon a další klíčové události) a odkud přišli lidé, kteří je udělali. GA4 přitom nezahazujeme: tam, kde dává smysl (demografie, geografie, technické rozdělení), ho používáme jako doplněk a umíme ho zobrazit v jednom reportu spolu se serverovými daty.
Přesnost přitom nejde proti soukromí návštěvníků. Bez souhlasu s analytickými cookies neukládáme do zařízení nic a data hned po skončení návštěvy agregujeme na anonymní denní záznam - a právě nad ním stavíme reporting v Google Data Studiu i analýzy přes vlastní MCP server.
Projdeme vaše cíle, současné měření a nasazení.
Pomůžeme vám navrhnout nejjednodušší způsob, jak postavit analytiku na datech, kterým se dá věřit.
