Rok 2025 zbliża się wielkimi krokami i dla specjalistów IT, administratorów systemów, jak również architektów rozwiązań sieciowych zmiany w Google Analytics związane z obsługą plików cookies mają niebagatelne znaczenie. Nowe regulacje wynikające z zaostrzenia przepisów dotyczących prywatności, szczególnie w odniesieniu do plików cookies, wymuszają na firmach i zespołach IT konieczność dostosowania narzędzi analitycznych oraz audytu infrastruktury programistycznej i sieciowej. Artykuł przedstawia dogłębną analizę konsekwencji wynikających z planowanych zmian w Google Analytics w kontekście ciasteczek i ochrony danych użytkownika, wyjaśnia implikacje techniczne oraz podkreśla najważniejsze wyzwania, przed którymi staną zespoły IT w 2025 roku.
Nowe realia przetwarzania danych – pliki cookies w ekosystemie Google Analytics
Dotychczasowe modele monitorowania użytkowników oparte na plikach cookies były przez lata fundamentem działania systemów analitycznych, takich jak Google Analytics. Kluczowe znaczenie miały tutaj cookies typu first-party oraz third-party, wykorzystywane do rozpoznawania powracających użytkowników, personalizacji treści oraz realizacji kampanii remarketingowych. Jednak rosnące obawy związane z prywatnością oraz dynamiczny rozwój nowoczesnych przepisów (np. RODO czy CCPA) napędzają zmiany w sposobie, w jaki narzędzia analityczne mogą gromadzić i wykorzystywać dane.
Od 2025 roku spodziewane są istotne modyfikacje w zakresie wykorzystywania plików cookies, zarówno po stronie przeglądarek internetowych, jak i SDK aplikacji mobilnych. Producenci przeglądarek coraz śmielej wdrażają mechanizmy ograniczające możliwość śledzenia użytkownika poprzez third-party cookies, co już unaoczniło się w zmianach po stronie Safari czy Firefox, a teraz także Chrome zapowiedziało całkowite ich wycofanie. Dla zespołów IT oznacza to konieczność zweryfikowania obecnych integracji Google Analytics i ewentualnej przebudowy własnych warstw pośredniczących (proxy, GTM serverside), tak by nie doszło do bezpowrotnej utraty krytycznych danych o zachowaniach użytkowników.
W praktyce, organizacje muszą zrewidować swoje podejście do zarządzania zgodami na cookies, automatyzować wymuszanie pozwoleń i personalizować ich zakres zależnie od jurysdykcji użytkownika. Systemy MCM (Consent Management Platform) będą musiały ściśle integrować się z Google Analytics oraz innymi narzędziami, by dynamicznie reagować na poziomie kodu klienta, backendu lub chmury na uzyskane zgody. Szczególnie wyzwaniem okaże się synchronizacja danych z różnych kanałów – web, mobile, IoT – w kontekście spójności identyfikatorów użytkowników w środowisku, gdzie cookies będą coraz mniej przydatne, a ich lifespan skracany ustawieniami przeglądarek do minimum.
Pozostaje również otwarte zagadnienie implementacji alternatywnych metod identyfikacji użytkownika. Bez cookies third-party, narzędzia analityczne i reklamowe będą musiały przenieść ciężar na dane first-party oraz innowacyjne rozwiązania identyfikacji oparte o sygnatury urządzenia, fingerprinting czy tokenizację. Oznacza to konieczność przebudowy API oraz warstw integracyjnych po stronie aplikacji, a także inwestycję w zaawansowane rozwiązania zgodne z Privacy by Design.
Google Analytics bez cookies – wyzwania i szanse dla zespołów IT
Wycofanie wsparcia dla cookies third-party oraz ograniczenia ich lifespan w cookies first-party to nie tylko zagadnienie stricte compliance, ale również szeroko pojęte wyzwanie techniczne, które dotyka wszystkich warstw infrastruktury IT. Migracja do Google Analytics 4, która jest obecnie wymagana, wprowadza zupełnie nową architekturę zbierania danych. Na pierwszy plan wysuwają się eventy zamiast sesji, a agregacja oraz modelowanie danych oparte są o mechanizmy probabilistyczne i uczenie maszynowe.
Praktycznym skutkiem tego jest przesunięcie odpowiedzialności za kontrolę jakości i integralności danych na zespoły IT oraz developerów wdrażających warstwę gromadzenia eventów. W takim otoczeniu niezbędna staje się dogłębna znajomość schematów eventowych, stosowanie formatów JSON, a także projektowanie dedykowanych endpointów REST do obsługi customowych zdarzeń przekazywanych do Google Analytics. Architektura serwerowa wymaga integracji middleware, który może filtrować i anonimizować dane przed ich przesłaniem do usług analitycznych, zgodnie z polityką prywatności oraz wymaganiami regulatorów.
Nie można także zignorować aspektu wysokiej dostępności systemów oraz bezpieczeństwa przesyłanych danych. Nowa rola API, bezpośredni streaming eventów oraz opcjonalna obsługa asynchronicznych kolejek (np. Kafka, Pub/Sub) powodują, że zespoły DevOps i administratorzy systemów muszą wdrożyć zarówno zaawansowane mechanizmy monitoringu (APM, SIEM), jak i audytu operacji na danych eventowych. Wdrażane rozwiązania analityczne muszą wspierać odzyskiwanie danych w przypadku awarii lub błędów batchowania, co wymaga implementacji logiki retry, finalizacji oraz trzymania się rygorystycznych SLA.
Warto także zwrócić uwagę, że opierając się na czystych danych first-party oraz modelowaniu w Google Analytics, organizacje mają szansę wypracować własne metody profilowania użytkownika, zgodne z filozofią zero trust i minimalnym zakresem danych osobowych. Zaawansowani programiści wdrażają dziś mechanizmy server-side tagging, które pozwalają deidentyfikować użytkownika jeszcze na poziomie bramki, zanim dane trafią do narzędzi chmurowych. Taka architektura sprzyja automatyzacji zgodności z przepisami i jednocześnie pozwala na efektywne raportowanie, choć wymaga dużego doświadczenia w projektowaniu skalowalnych, bezpiecznych rozwiązań.
Wdrażanie alternatywnych technologii śledzenia – rola Big Data i uczenia maszynowego
Ograniczenie lub eliminacja cookies z ekosystemu Google Analytics wymusiła na dostawcach oraz zespołach IT konieczność wdrażania nowych technologii śledzenia ruchu i analityki. Wśród najważniejszych trendów należy wymienić powszechne wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do modelowania zachowań użytkowników przy niepełnych lub fragmentarycznych danych. Google już teraz mocno inwestuje w rozwój tzw. Consent Mode, pozwalającego na półautomatyczne modelowanie danych, gdzie braki wynikające z braku zgody na cookies uzupełniane są statystycznie.
Zastosowanie Big Data w analizie eventów użytkownika daje administratorom nowe spektrum możliwości w zakresie segmentacji oraz predykcji zachowań. W praktyce architektura ta opiera się na przetwarzaniu strumieniowym (stream processing) z wykorzystaniem narzędzi takich jak Apache Beam, Dataflow czy Flink, które umożliwiają bieżącą agregację oraz anonimizację danych na dużą skalę. Dzięki temu można minimalizować ilość przechowywanych danych identyfikujących przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu precyzji analitycznej.
Kolejnym kierunkiem rozwoju są tzw. privacy-enhancing technologies (PETs) – technologie wspierające anonimowość i bezpieczeństwo obróbki danych. Implementacja differential privacy w narzędziach Google Analytics pozwala na analizę trendów bez naruszania prywatności indywidualnego użytkownika, natomiast federated learning umożliwia „uczenie się” preferencji użytkowników bez konieczności przesyłania surowych danych do chmury. Takie podejście drastycznie zmniejsza ryzyko wycieku danych oraz zwiększa zgodność z lokalnymi i międzynarodowymi regulacjami.
W praktycznych wdrożeniach, zespoły IT muszą jednak zbudować łańcuch przetwarzania danych, który zapewni elastyczność w agregowaniu i anonimizacji danych już na poziomie źródła, jeszcze przed przesłaniem ich do narzędzi analitycznych. Konieczne jest także zapewnienie, że silniki machine learningowe wykorzystywane do modelowania wniosków nie będą „przejadać się” danymi osobowymi, tylko korzystać ze zanonimizowanych, zgodnych z polityką zgodności organizacji. Ten trend wymusza coraz większe przenikanie się kompetencji administracji serwerami, DevOps, Data Science i bezpieczeństwa IT.
Praktyczne przygotowania infrastruktury IT na zmiany w 2025 roku
Wdrażanie polityk zgodnych z nowymi założeniami Google Analytics oraz ograniczeniami cookies wymaga od firm nie tylko modernizacji kodu aplikacji front-end oraz back-end, lecz także gruntownego audytu infrastruktury sieciowej, serwerowej i chmurowej. Dla zespołów IT rok 2025 będzie okresem, gdzie wymagana jest pełna synergiczna współpraca administratorów systemowych, programistów, specjalistów od cyberbezpieczeństwa i analityków danych.
Od strony administracyjnej konieczne będzie wdrożenie rozwiązań umożliwiających granularne zarządzanie zgodami na cookies, obsługę Consent Mode oraz automatyczne egzekwowanie rejestracji wyborów użytkownika. Transparentność w obsłudze cookies i danych first-party stanie się wymogiem praktycznie każdej poważnej organizacji, a część firm rozważy wdrożenie selektorów geo-fencingowych, różnicując ustawienia cookies i logikę przetwarzania względem lokalizacji użytkownika. Taki model wymaga wprowadzenia precyzyjnych reguł routingu ruchu oraz integracji z CDN lub serwisami edge computingowymi, które mogą modyfikować odpowiedzi HTTP w locie.
Programiści muszą już dziś analizować swoje implementacje Google Analytics pod kątem nadchodzących zmian – zarówno w warstwie JavaScript, jak i integracji server-side. Niezbędne staje się przejście z Google Universal Analytics do GA4, z aktualizacją bibliotek, eventów oraz obsługi mechanizmu consent mode. Ponadto, firmy wdrażające własne systemy tag managementu (np. GTM Server Side) powinny przygotować się na rozwój własnych adapterów, które lepiej kontrolują przepływ oraz schodkowanie danych w ekosystemie, minimalizując ryzyko niedostosowania polityk cookies i danych do rzeczywistych zgód użytkowników.
Specjaliści sieciowi oraz DevOps stają w obliczu wdrożeń nowych polityk firewalli aplikacyjnych (WAF) dedykowanych obsłudze ruchu analitycznego. Niezbędny będzie monitoring zgodności logów, wykrywanie nieautoryzowanych prób zbierania identyfikatorów oraz implementacja wielopoziomowej segmentacji danych zarówno w storage, jak i podczas transferu między subsystemami. Organizacje muszą być gotowe na współpracę z zespołami compliance, umożliwiając szybkie przygotowanie audytowanych raportów bezpieczeństwa oraz wdrażanie automatycznych procedur reagowania na incydenty (SOAR).
Podsumowując, klucz do sukcesu leży w świadomym zarządzaniu politykami cookies oraz danych first-party, ścisłej integracji warstw aplikacyjnych i serwerowych, a także w budowaniu kultury DevSecOps, gdzie bezpieczeństwo oraz zgodność są nadrzędnym celem już na etapie projektowania systemów. Odpowiedzialne wdrożenie nowych mechanizmów Google Analytics po roku 2025 nie będzie już tylko domeną działów marketingu czy analityki – stanie się centralnym elementem strategii IT firm, od rozproszonych start-upów po duże korporacje.
