Google Analytics 4 更新與數據應對策略【2026 年 10 月】
Google Analytics 4 更新與數據應對策略【2026 年 10 月】
文章目錄
更新一：Hostname Filtering 全面開放，改善 GA4 數據品質
１. Hostname Filtering 是什麼？可以解決哪些流量追蹤問題？
２. 如何設定主機名稱篩選器？納入與排除有什麼差異？
３. 設定 Hostname Filtering 前，有哪些限制與注意事項？
更新二：Ask Advisor API 開放測試，GA4 可以連結外部語言模型
１. Ask Advisor API 是什麼？與傳統 GA4 Data API 有什麼不同？
２. 企業如何將自然語言查詢應用在日常數據分析？
３. 目前有哪些使用限制？企業導入前需要注意什麼？
更新三：GA4 擴充 App 轉換與歸因分析功能
１. GA4 廣告分析新增哪些 App 轉換功能？
２. App 轉換歸因設定有哪些改變？對跨渠道成效分析有什麼幫助？
３. 新功能目前有哪些適用限制？
更新一：Hostname Filtering 全面開放，改善 GA4 數據品質
Google Analytics 4（GA4）在 2026 年 6 月推出 Hostname Filtering（主機名稱篩選）功能，最初僅支援排除指定主機名稱的流量。9 月進一步新增「只包含（Include）」選項，讓企業可以指定允許收集資料的網站網域，並且官方也在近期宣布這項功能已全面開放。
這次更新讓企業可以更直接地管理 GA4 收集的網站流量，減少非預期網域和垃圾流量對分析結果的影響，提高數據的可靠性。
１. Hostname Filtering 是什麼？可以解決哪些流量追蹤問題？
Hostname Filtering 是 GA4 的資料篩選功能，企業可以根據事件來源的主機名（Hostname），決定哪些網站流量可以納入 GA4，哪些需要排除。
例如，企業的正式網站為 www.example.com，但 GA4 同時收到來自測試網站、非預期網域或其他不明來源的事件，分析師在看成效的時候，這些資料就可能影響使用者數、事件數與轉換率等指標，導致報表無法準確反映正式網站的表現，加重分析師的負擔。
過去企業可以透過報表篩選條件，排除不需要查看的網站流量，但原始資料仍可能持續進入 GA4。
透過 Hostname Filtering，企業可以在資料收集階段設定篩選條件，減少不相關事件進入正式報表。不過，這項功能主要根據主機名稱進行判斷，無法辨識所有垃圾流量或機器人行為。
２. 如何設定主機名稱篩選器？納入與排除有什麼差異？
企業可以進入 GA4「管理 → 資料收集和修改 → 資料篩選器」，點選「建立篩選器」，選擇「網站主機名稱流量篩選器」，即可設定指定的主機名稱與比對條件。
目前提供兩種篩選方式：
- 排除（Exclude）： 排除符合指定主機名稱的資料。例如，將測試網站 test.example.com 加入排除條件，避免測試事件影響正式報表。
- 只包含（Include）： 只保留符合指定主機名稱的資料。例如，只允許 www.example.com 的事件進入 GA4，其他未符合條件的網站流量則會被排除。
除了選擇納入或排除，使用者也可以透過「完全比對」、「開頭為」、「結尾為」及「包含」設定條件。
如果企業只需要排除少數已知網域，可以使
用「排除」；若希望限制資料只能來自指定網站，則可以考慮「只包含」。
３. 設定 Hostname Filtering 前，有哪些限制與注意事項？
Hostname Filtering 會直接影響 GA4 收集的資料，因此正式啟用前，應先確認網站架構與事件追蹤來源，避免將正常流量一併排除。
首先，篩選器僅適用於啟用後的新資料，無法回溯調整之前的報表。當篩選器設為「有效（Active）」後，符合排除條件的事件將不再納入資料，無法透過關閉篩選器恢復。
其次，建議先使用「測試（Testing）」模式，等待 24 至 36 小時，再透過 GA4 探索報表確認受影響的主機名稱與事件數量，確保設定符合預期。
另外，Google 官方指出，「只包含」篩選器不會套用在透過 Measurement Protocol 傳送的事件，並且會排除主機名稱是空白的事件。
因此，如果企業同時使用子網域、第三方服務或伺服器端事件追蹤，小編在這裡建議先整理資料來源，再決定適合的篩選方式。
更新二：Ask Advisor API 開放測試，GA4 可以連結外部語言模型
Google Analytics 4（GA4）宣布開放 Ask Advisor API 的 Alpha 測試，讓開發者可以將 GA4 數據查詢能力整合至 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，以及 Slack、Microsoft Teams 等企業協作平台。
過去使用者通常需要進入 GA4 後台查看報表，或透過程式取得資料後再進行分析。現在透過 Ask Advisor API，企業可以通過外部 AI 工具向 GA4 提問，並直接取得分析結果，減少切換工具與整理報表的時間。
１. Ask Advisor API 是什麼？與傳統 GA4 Data API 有什麼不同？
過去企業如果想將 GA4 數據帶到其他系統，通常需要透過 Data API，由工程師事先設定要查詢的指標、日期與條件，再將結果整理成報表。
這次 Google 在 GA4 Data API 中新增 Ask Advisor 自然語言查詢功能，讓開發者可以將 GA4 的分析能力整合至外部 AI 工具，使分析人員能透過自然語言提問，取得 GA4 的分析結果。
例如，過去要查詢「上週哪些流量管道帶來最多訂單？」，工程師需要先設定相關查詢條件；現在透過 Ask Advisor API，整合後的 AI 工具可以直接將這個問題傳給 GA4，並取得分析結果。
除此之外，使用者還可以接著問「那跟前一週相比呢？」，進一步比較數據，不必每次重新建立查詢。
簡單來說，傳統 Data API 需要先設定查詢條件，Ask Advisor API 則可以直接通過提問的方式，讓外部 AI 工具更容易取得 GA4 的分析資訊，很大程度簡化了其中的工作流程。
２. 企業如何將自然語言查詢應用在日常數據分析？
Ask Advisor API 的應用之一，是讓企業將 GA4 數據查詢功能整合至員工熟悉的 AI 工具。完成串接與授權後，員工便可以直接透過自然語言查詢數據，減少反覆切換系統或等待分析人員製作報表的時間。例如，行銷主管早上打開 ChatGPT，想了解昨天的網站表現，可以直接詢問「昨天網站的購買收益是多少？跟前一天相比有沒有下降？」
如果發現收益下降，還可以繼續問「主要是哪個流量管道的訂單減少？」讓 AI 透過 Ask Advisor API 查詢 GA4，並將結果整理成容易理解的說明。
除了 ChatGPT，企業也可以將這項功能整合到 Slack 或 Microsoft Teams，讓團隊直接在日常溝通的工具中查詢數據。
這樣的應用可以減少重複查詢報表的時間，讓行銷、業務與管理團隊更容易取得需要的資訊。不過，這些應用需要企業自行開發或使用支援此 API 的整合服務，並非所有 AI 工具目前都已內建 GA4 連接功能。
３. 目前有哪些使用限制？企業導入前需要注意什麼？
雖然 Ask Advisor API 讓 GA4 與外部 AI 工具的整合更加方便，但目前仍處於 Alpha 測試階段，尚未全面開放給所有使用者直接使用。
首先，企業不能只在 ChatGPT 輸入 GA4 帳號，就立即開始查詢數據。現階段仍需要開發人員完成 API 串接、帳號授權與權限設定，或使用已支援這項功能的第三方服務。
其次，Ask Advisor API 使用 AI 理解問題與產生分析結果，因此回答仍可能出現錯誤。例如，詢問購買收益或轉換率時，應確認查詢期間、指標定義及數據是否正確，避免直接根據 AI 回答做出重要決策。
此外，Ask Advisor API 也有查詢配額限制，使用量會受到每小時及每日 Token 配額影響。若企業計畫讓多個部門頻繁查詢 GA4 數據，這邊建議先評估實際使用需求與配額限制，避免影響查詢服務的穩定性。
還有一點需要重視，就是資料存取權限的問題。企業需要管理資料存取權限，避免未經授權的人員透過外部工具查詢敏感的營運資訊。
更新三：GA4 擴充 App 轉換與歸因分析功能
Google Analytics 4（GA4）在 2026 年 9 月 29 日宣布，將原本支援網站轉換的部分廣告分析與管理功能，進一步擴充至 Android、iOS App。
這次更新讓企業可以在 GA4「廣告」專區，查看 App 轉換成效、分析不同廣告渠道的貢獻，並針對 App 轉換獨立調整歸因設定。
對於同時經營網站與 App 的企業來說，可以在同一套分析工具中，更方便地管理不同平台的廣告轉換表現。
１. GA4 廣告分析新增哪些 App 轉換功能？
過去 GA4 新版跨渠道轉換報表主要支援網站轉換，現在在分析進一步加入 App 轉換，讓企業可以分析廣告帶來的 App 下載後購買、訂閱等轉換行為。
這次更新涵蓋三項報表：
Conversion Performance（轉換成效）： 查看不同廣告渠道或行銷活動帶來多少 App 轉換，評估各渠道的成效。
Attribution Analysis（轉換歸因分析）： 了解使用者完成 App 轉換前，接觸過哪些廣告，以及不同接觸點在轉換過程中的作用。
Attribution Models（轉換歸因模式）： 比較不同歸因模式下，各廣告渠道獲得的轉換貢獻有何差異。
例如，企業同時投放 Google 搜尋與 YouTube 廣告，可以利用這些報表觀察哪些廣告促成 App 轉換，以及不同渠道在轉換過程中扮演的角色，不必只看最後一次點擊的廣告。
２. App 轉換歸因設定有哪些改變？對跨渠道成效分析有什麼幫助？
除了新增 App 轉換報表，GA4 也開放企業針對不同的 App 轉換，獨立管理歸因設定，不必完全沿用相同的設定。
所謂歸因，就是判斷使用者完成轉換後，應將轉換功勞分配給哪些廣告。例如，使用者先觀看 YouTube 廣告，幾天後再點擊 Google 搜尋廣告並完成 App 內購買，兩個渠道對轉換的貢獻可能因歸因模式而有所不同。
通過這次的更新，企業可以更有彈性地管理 App 轉換設定，並利用歸因分析報表比較廣告渠道的表現。
不過，App 轉換目前仍採用 Google 付費渠道的歸因範圍，無法像網站轉換一樣，自由切換至付費與自然渠道。因此，這項更新主要改善的是 App 廣告轉換的分析與管理能力，並不是已經可以支援所有渠道的完整歸因
３. 新功能目前有哪些適用限制？
雖然 GA4 已宣布擴充 App 轉換分析功能，但目前仍有幾項限制需要注意。
首先，這項功能尚未全面開放給所有 GA4 資源。Google 正逐步擴大適用範圍，因此即使企業已經設定好 App 資料串流，也不一定代表能立即使用新版轉換報表和管理功能。
其次，企業需要先設定相關轉換事件，並完成必要的 Google Ads 帳戶連結，才能使用對應的廣告轉換分析功能。
另外，GA4 的跨渠道預算規劃功能目前仍只支援網站轉換，還不支持 App 轉換。因此，企業雖然可以分析 App 的廣告轉換表現，但還不能直接利用這項功能規劃 App 的廣告預算。
這邊建議企業先確認 GA4 資源是否有開放相關功能，再檢查 App 轉換事件與廣告帳戶設定，避免因資料不完整而影響分析結果。
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