【Google Analytics 4】一次看懂新版 GA4!

NTU Data Analytics Club
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14 min readAug 15, 2022

提到網頁分析工具,最著名且主流的自然是 Google Analytics,透過這個平台可以收集訪客進出網站、瀏覽頁面、購買商品等流量資料來製作報表,藉此觀察經營成效。

然而 Google Analytics(後面皆簡稱為「通用版 GA」)即將走入歷史,緊接而來的是新一代的 Google Analytics 4(簡稱為「GA4」),應用場景更廣泛,不但可以同時收集網站和應用程式資料,還能提供簡易而強大的預測功能。

NTUDAC 很榮幸邀請到業界著名的 GA 專家 — 圖靈數位執行長黃道育(Dennis Huang)蒞臨講授新版 GA4,帶領社員從 0 到 1 快速上手系統與報表設定,洞察 GA4 數據再也不是問題!

Google Analytics 4 由圖靈數位執行長黃道育 (Dennis Huang) 帶領教學
本文目錄一、GA4演進歷史二、系統基本設定三、操作介面與功能四、報表介紹 
生命週期四大主題:1.獲客報表 2.參與報表 3.營利報表 4.回訪率報表

內容來源:圖靈數位 Dennis Huang 黃道育,轉載請標明出處。

一、GA4 演進歷史

為什麼好好的 GA 要改成 GA4 ?這恐怕是很多人的疑問。
但如果仔細觀察環境趨勢與變遷,就會發現其實再合理不過:

「這是一個碎片化時代。」

用戶使用習慣趨向多裝置、跨裝置,GA 只是順應這個趨勢演進成應用場景更廣泛的 GA4 (= GA + Firebase)。

  • 以前通用版只能追網站成效,現在 GA4 可以同時追蹤 Web+App。
  • 以網遊為例,從 Web 事前登錄到 App 下載與上線,以前需要分成通用 GA 與 Firebase 分析成效,彼此間不連貫,現在則可以透過 GA4 持續追蹤玩家。
GA 至 GA4 的演進過程

但眼尖的同學也許會發現:通用 GA 尚未正式退伍,還在服役中。

既然如此,「我現在到底該不該升級成 GA4?」
官方建議,「通用版與 GA4 兩者並行,各取精華使用。」

自 2023 年 7 月 1 日起,通用版 GA 將停止處理資料。雖然前期一段時間內仍可繼續查看,但新資料只會流向 GA4。因此在這段過渡期,會建議兩者同時使用並逐漸轉移重心至 GA4。

目前 GA 帳戶場景配置建議

(文章後續將專注介紹 GA4,若想了解更多通用版 GA,歡迎回顧過往 NTUDAC 撰寫的社課精華【Google Analytics】網站分析必備工具

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二、系統基本設定

了解 GA → GA4 的演變後,現在來認識如何設定 GA4 帳戶吧!

1. 首先到官方頁面進行示範帳戶存取:

可以看圖示了解切換帳戶與資源的方式:

2. 點選左下角齒輪,可以叫出建立新帳戶的設定頁:

3. 點選「+建立帳戶」→ 帳戶設定 → 資源設定 → 進階選項

以上範例為網站資源,若要建立應用程式資源,則要進一步新增資料串流;此外也務必設定好資料收集才能真正讓使用者數據流入 GA4 後台。

  • 網站資料收集設定:在網站原始碼埋設全域網站代碼
  • 應用程式資料收集設定:新增 GA4F SDK 至應用程式

◇ 操作說明:https://support.google.com/analytics/answer/9304153?hl=zh-Hant&ref_topic=9303319

4. 建好帳戶與資源後,別忘了啟用 Google 信號資料收集:

這個步驟很重要,原因得從 GA4 收集資料的方式說起 — GA4 與 GA 收集資料(資料從不同平台流入後台)的過程相同:

桌機/平板/手機 → 瀏覽器 → 讀取埋設 GA 的網頁 → 收集/篩選資料 → GA 資料庫 → 後台呈現報表

簡單來說,我們將全域網站代碼(一段 JavaScript 代碼)埋入網站原始碼當中,就可以在用戶造訪網站時偵測其 Cookie 來獲取身分、行為數據存到 GA 資料庫,並在 GA 後台呈現分析報表。

然而 Cookie 技術即將被停用,因此需要啟用信號資料收集,將造訪資訊連結已登入 Google 帳戶的使用者資訊(可能包含使用者位置、 搜尋記錄、來自 Google 合作夥伴網站的資料…)來了解使用者的跨裝置行為,並藉此辨識 App 與 Web 是否為同一位使用者。

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三、操作介面與功能

GA4 最主要的特色便是提供獨特的洞察力洞察客戶跨平臺和設備的旅程:基於 Google 的數據、靈活的「事件」收集和資料模型系統,描繪出用戶與網站/應用程式內容互動的全貌。
◇ 說明:「事件」是指使用者與內容的互動,像是下載、連結點擊、表單提交及影片播放等動作都可以作為「事件」來分析。後面介紹「事件報告」時會進一步說明。

GA4 左側導覽面板有五個項目:首頁、報表、探索、廣告、設定

  • 首頁:分析人員/帳戶持有者持續使用 GA4,首頁便會根據操作 GA4 的行為提供更貼近個人需求的內容,方便監控流量、取得網站和應用程式的洞察。
  • 報表:提供預設的報表,包含「報表數據匯報」、「即時」報表、「使用者集合」報表、「生命週期集合」報表,此外也可以自訂報表。
  • 探索:藉由將維度和指標拖曳到「探索」面板上、切換使用不同探索技巧(同類群組、區隔重疊、路徑…)來尋找和比較目標對象提供比標準報表更詳盡的資料,深入分析客戶行為。
  • 廣告:「廣告數據匯報」一覽廣告成效並快速查看商家指標,可以藉由「轉換路徑」洞察不同管道與日期的轉換次數,以及透過「模式比較」查看每個管道在不同歸因模式下的功勞分配變動。
  • 設定:可以設置「事件」、「轉換」、「目標對象」、「自訂定義」,還有使用「DebugView」報表來監控瀏覽器或裝置的事件。

GA4 有四個強大的功能:搜尋、篩選、分析、預測

  1. 智能搜尋引擎
    可以用自然語言提出有關 Analytics (分析) 資料的各種問題,快速獲得解答,例如輸入所需報告的關鍵字,就會自動提供報告,此外與搜尋相關的洞察也會顯示在搜尋結果中。
  2. 篩選器
    可以使用資料篩選器納入或排除事件資料,系統就會根據指定的篩選條件來產生資料;也可以在現有報表中新增篩選器(或比較項目)來對照評估不同的資料子集。
  3. 深入分析
    深入分析是一套機器學習模組,提供以下兩種類型的洞察:
    (1) 智慧化檢測不尋常的數值變化或新趨勢,並自動在「深入分析」資訊主頁顯示通知。
    (2) 可以自行創建條件(最多可以為每個資源創建 50 個自訂條件)來檢測關心的資料變化。當條件觸發時,「深入分析」資訊主頁會顯示相關內容,也可以選擇是否接收電子郵件提醒。
  4. 預測功能
    自動運用機器學習專業知識來分析資料集,進而預測使用者未來的行為。「購買機率」、「流失機率」、「預期收益」三個預測指標能收集結構化事件資料,還可以進一步建立「預測目標對象」,有助於精準行銷。
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四、報表介紹

前面提到 GA4 會提供預設報表,包含「報表數據匯報」、「即時」報表、「使用者」集合報表、「生命週期」集合報表,也可以自訂報表。此外還有一項「遊戲」報表集合,屬於針對行動遊戲應用程式所設計的報表。

透過觸發埋設的代碼與參數,造訪網站的使用者資料被收集至 GA 資料庫,再依據各個報表主題呈現彙整資訊,有助於我們針對重視的資料進行深入洞察。
◇ 說明:「主題」是指集合中報表的子集,例如點開生命週期集合會看到獲客、參與、營利、回訪率四個彙整項目,這四項就是「主題」,一個主題包含一份總覽報表和一或多份詳細報表。

GA4 每一份報表都是由【維度】和【指標】所構成,多數報表以維度值為列、指標為欄。

  • 【維度】是資料的屬性。例如「網頁」維度表示使用者所瀏覽網頁的網址。
  • 【指標】是量化測量方式。例如「工作階段」指標表示工作階段總數、「單次工作階段頁數」指標則指出每個工作階段的平均網頁瀏覽量。

認識五種預設報表

  • 報表數據匯報:就是總覽報表,可以將任意總覽報表(每個主題只會有一份總覽報表)設為「報表數據匯報」。
  • 即時報表:展示使用者如何進入轉換程序,以及使用者在程序中的行為,有助於即時掌握應用程式或網站中發生的活動。
  • 使用者集合:包含「客層」、「技術」兩個主題,有助於了解網站或應用程式使用者資訊。
  • 生命週期集合:包含「獲客」、「參與」、「營利」、「回訪率」四個主題,提供使用者從入站到完成轉換的互動資訊。
  • 遊戲報表:提供遊戲專用指標,方便評估整個使用者程序中的客戶行為。呈現的主題與生命週期集合相同。
    ◇ 補充:如果產業類別設為「遊戲」或有 50% 以上的應用程式串流來自與「遊戲」類別相關的應用程式,「遊戲報表集合」就會取代「生命週期集合」。

兩大報表集合:使用者、生命週期

GA4 的核心報表為【使用者】集合和【生命週期】集合,展示跨平台、跨設備的客戶旅程全貌。接下來會深入介紹兩大報表集合,並說明如何正確解讀報表資訊!

【使用者】

1. 客層:從使用者客層的角度呈現造訪網站的使用者流量,諸如年齡、城市、國家/地區、性別、興趣和語言等等。

2. 技術:列出使用者與內容互動時使用的各種平臺、裝置、瀏覽器、作業系統和應用程式版本。

【生命週期】

  • 獲客:透過哪些來源、媒介和廣告活動招攬到使用者。
  • 參與:按事件、網頁和畫面劃分使用者參與度。
  • 營利:按商品、促銷活動和優待券顯示買家人數和收益。
  • 回訪率:按新使用者和回訪者、同類群組和生命週期價值顯示回訪率。

接下來會根據獲客、參與、營利、回訪率四個主題進一步說明。

1. 獲客報表

又稱客戶開發報表,顧名思義便是分析客戶(使用者)怎麼來到網站。
在解讀報表前,我們需要先了解什麼是「來源/媒介」與「UTM」。

※ 來源/媒介 = 從哪個渠道/透過哪個版位

  • 廣告流量(Campaign):透過外部廣告引流(banner、關鍵字…)
  • 自然搜尋流量(Organic):透過搜尋引擎結果
  • 推薦流量(Referral):經由其他網站推薦(例如:部落格推薦)
  • 直接流量(Direct):直接輸入網址、點選「我的最愛(書籤)」、或其他無法判別的流量

※ UTM = 用於追蹤來源/媒介的網址參數

UTM(Urchin Tracking Module)是 GA 專用的連結標記,只要在有追蹤需求的網址後方加上一串 UTM 參數,一旦使用者點擊帶有 UTM 參數的網址,其行為與來源/媒介資訊就會被更精確地記錄在 GA 後台,方便分析人員評估行銷活動的成效。

如上圖所示,共有五種常用的 UTM 參數,除了 utm_source 必填,其他四種可以選擇性組合串接在原網址後面。

串接方式我們以圖靈數位官網為例進行說明,以下是作為示範所編寫的參數組合:
https://www.turingdigital.com.tw/?utm_source=google&utm_medium=organic&utm_campaign=20220525

  1. https://www.turingdigital.com.tw/ → 這是官網首頁的網址
  2. ?utm_source=google → 先用「?」連接 utm_source(utm_source=google 代表流量來源是 google 搜尋引擎)
  3. &utm_medium=organic → 再來都用「&」連接其他 UTM 參數(utm_medium=organic 代表使用者是透過自然搜尋點擊進來)
  4. &utm_campaign=20220525 → 呈上,繼續用「&」連接(utm_campaign=20220525 代表廣告活動名稱是 20220525)

想要更簡便地設定參數可以使用 UTM 產生器,以官方編輯器 Campaign URL Builder 為例,只要簡單幾個步驟就能完成一組附帶 UTM 參數的網址:

現在我們知道什麼是「來源/媒介」與「UTM」,回頭來看「獲客 — 流量開發」報表介面:

點圖可放大看更清楚

從這個畫面我們可以看到各個管道的流量成效,以此優化後續的行銷活動,例如主打成效好的來源媒介,或找出問題管道(互動工作階段跟工作階段相差太多,就有可能是問題管道)的原因並調整預算與策略。

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2. 參與報表

使用者進站後,下一步就可以深入分析使用者的參與程度!
而 GA4 參與報表用來檢視參與度的方式,便是按事件、轉換、網頁和畫面進行劃分。

(1) 參與 — 事件
在前面【三、操作介面與功能】我們提到「事件」是指使用者與內容的互動,像是下載、連結點擊、表單提交及影片播放等動作都可以作為「事件」來分析。

事件也有專屬的「參數」與「參數值」,參數可以提供互動相關情境資訊,例如按鈕點擊的「按鈕名稱」就是參數,可以視需要為同一個事件加入數個參數(目前上限為 25 個事件參數/事件)。

進入報表說明前,我們先認識常用的事件名稱:

現在來看看事件報表頁面:

(2) 參與 — 轉換
其實就是特別拉出轉換相關事件形成一份報表,所以在轉換報表上看到的數據,同樣在事件報表上也看得到。
◇ 說明:每當使用者造訪網站並完成我們預先設定的目標(通常是完成購買)時,稱之為「轉換(Conversion)」。

(3) 參與 — 網頁和畫面
按網頁標題和畫面類別進行劃分的使用者瀏覽、參與情況。

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3. 營利報表

使用者進站、互動後,是否帶來營利?

GA4 設有網站(電子商務)購買、應用程式內部購買、發布商廣告三者分流的獨立報告來檢視營利成效(但只有在應用程式資源才會看到後兩者),營利總覽處則清楚按商品、促銷活動、優待券、應用程式內購、發布商廣告顯示買家人數和收益。

(1) 網站資源的「營利 — 電子商務購買」報表:

點圖可放大看更清楚

(2) 應用程式資源的「營利 — 應用程式內購」報表:

(3) 應用程式資源的「營利 — 發布商廣告」報表:

綜合參與報告與營利報告來看,GA4 分析呈現完整的電商事件:

4. 回訪率報表

顧客旅程的結尾並非終止於完成交易,還要看使用者是否回訪、新舊客比例為何…至此畫出一個圓,旅程的結束便是新的開始。

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在第三屆尾聲,感謝圖靈數位執行長黃道育(Dennis Huang)蒞臨講授新版 GA4,帶領社員認識強大的流量分析工具之餘,更透過幽默風趣的互動與問答讓社員一窺業界運作、領略數位行銷的奧妙。

此篇社課精華也是第三屆行銷公關收官之作,感謝大家一直以來的支持。如果你喜歡這篇文章,請不吝給我們拍手鼓勵。

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內容來源:圖靈數位 Dennis Huang 黃道育,轉載請標明出處。

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臺大資料分析與決策社 (NTUDAC) 為一群對資料科學抱有熱忱的臺大學生創立, 旨在教授學員如何利用數據分析解決商業問題的商業性社團,在 Medium 將分享社團課程與實作專案內容,以期推廣資料分析的相關資訊。