通用型 GA 即將在 2023 年 6 月 30 日的時候關閉資料收集服務，並且預計在年底關閉整個後台，屆時將無法再使用，還沒轉移的小夥伴，趕緊轉移到 GA4 吧！（完整資訊還是以官方公布為主，想獲得最新消息，請洽圖靈數位）
文章目錄
一、認識 GA 演進史
1. 什麼是 GA
2. GA 的演進史
二、新版 GA 優勢
1. 跨平台數據蒐集
2. 預測使用者行為
3. 大量整合指標維度
4. 結合 BigQuery
5. 報告朝向非取樣型態
6. 連接 Google Ads
三、使用注意事項
1. 適應性
2. 追蹤性
3. 功能性
一、認識 GA 演進史
1. 什麼是 GA
GA 是 Google Analytics 的縮寫，是一套由 Google 所開發的流量分析工具，可以分析網站（Web）或是 APP 的數據，算是目前最多人使用的數據分析軟體，有分為「免費的基本版」跟「付費的進階版 GA 360」，不過除非你有特殊需求或是資料量非常龐大，不然基本版就非常夠用了。
2. GA 的演進史
網頁版的 GA 數據分析工具在 2006 年上線，經過了十年之後 GA 把 APP 分析的工作交接出來，因此 Firebase 問世，專門收集 App 的數據，結果到了 2019 年 GA 又打算把 APP 分析的工作整合回去 GA 裡面。
二、新版 GA 優勢
1. 跨平台數據蒐集：更方便
這種方法會使用更準確的使用者 ID (如果有收集這項資料) 來識別使用者，並將所有相關事件統整在報表和分析中，利用「User ID」「Google 信號」「裝置 ID」三種方式獲得客入流程全貌，進行深入分析，藉此獲得更完整的數位軌跡資訊。
【 依照 User-ID、Google 信號和裝置 】
- 網站有登入的功能：使用 User ID
可以將 User ID 傳到 GA，整合同一位使用者在不同瀏覽器的行為，你可以在 User ID view 裡面看到完整的使用者資訊與行為。
- 網站沒有登入功能：使用 Google 信號
可以透過 Google 提供的 Google 信號去辨識在不同瀏覽器、裝置上的行為是否為同一位使用者。
- 沒有User ID 或 Google 信號：使用裝置 ID
Analytics (分析) 就會使用裝置 ID (網站的 Analytics (分析) Cookie 或應用程式執行個體 ID) 來識別使用者。
【 你也可以預先設定預設報表識別資訊 】
假如選擇「僅限按裝置劃分」：這種方法只會使用裝置 ID (網站的 Analytics (分析) Cookie 或應用程式執行個體 ID) 來識別使用者，且會略過所有收集到的使用者 ID。
結語：對於原本因為要把網頁數據跟 APP 數據分開來收集與分析廠商來說可以說是一大福音，原本不容易去辨識是否為同一位消費者，現在變得簡單許多。
2. 預測使用者行為：更聰明
新版 GA4 內建了 AI 機器學習的功能，可以透過蒐集到的數據，預測使用者行為與警示您的網站資料健康程度，像是預測下個星期你會賺多少錢，或是有多少用戶遺失。
【 使用預測目標對象 】
「預測目標對象」是指根據特定預測指標，符合至少一項條件的目標對象。舉例來說，您可根據「未來 7 天內的潛在購買者」建立目標對象，將未來 7 天內可能購物的使用者納入指定範圍
在廣告產品中，任何已連結至您資源的 Google Ads 帳戶都可自動共用「預測目標對象」。
【 在 Google Ads 中當做再行銷目標對象使用 】
只差一點點就轉換的使用者比較容易受到廣告訊息影響，因而較有可能完成轉換。舉例來說，「詳閱產品簡介」和「把商品放進購物車」這類舉動都是消費者打算購買的有力信號；Analytics (分析) 除了參考這些簡單的信號，還會進一步利用機器學習技術找出你資源特有的深層行為模式，以及有可能轉換的使用者。
只要抓準時機，放送精心製作的後續再行銷廣告活動，搭配說服力十足的訊息，他們很可能就會立刻買單。
- 建立購買機率預設模型
最近 28 天處於活躍狀態的使用者在未來 7 天內會完成特定轉換事件的機率。目前只支援 purchase/ecommerce_purchase 和 in_app_purchase 事件，系統會根據最近 28 天的資料來訓練這些模型。
- 建立流失機率預設模型
最近 7 天在您的應用程式/網站上處於活躍狀態的使用者，未來 7 天內將不再是活躍使用者的機率，系統會根據最近 28 天的資料來訓練此模型。
結語：這個新功能對於廣告投放更加方便，假如系統預測名單的轉換機率變高，可以打成一包去轉換名單或是綁成再行銷名單，但前提是這個學習機制必須一個月超過 1000 張訂單才能學習。
3. 大量整合指標維度：更彈性
【 整合指標維度 】
新版 GA4 重新定義了互動蒐集的方式，大量整合指標維度，把維度的資料都重新整理分類過一遍，舊版的「工作階段」「瀏覽」「畫面」「事件」「社交互動」「教次次數」等維度全部整合成以「事件」定義，因此可以把不同場景的資料定義整合在一起，更好做分析檢討。
【 預設事件動作 】
在以前這些是事件都要額外埋設代碼追蹤，現在都有自動化追蹤功能，可以追蹤固定架構下的行為。
結語：雖然新增這些預設的功能很方便，但是要注意預設的數據追蹤判斷機制跟你要的是否一樣，像是捲動的功能，必須要拉到網頁的 90% 以上才會進行追蹤。
4. 結合 BigQuery：更快速
結語：在經典版的 GA4 當中，一般的 GA 帳戶是無法使用 BigQuery 的，你必需是 GA360 帳號才有辦法使用，但是在新版 GA4 已經拔掉這個限制啦！
5. 報告朝向完整數據分析：更真實
在經典版 GA 當中，當資料量過於龐大（超過一千萬筆）又或著是你提出了客製化的資料需求時，GA 會先檢視這些資料是否需要進行取樣，以下為會需要取樣的情況：
Google 官方說明
- 在指定日期範圍中，資源層級的工作階段（Session）超過 500,000 個以上 -
- 在預設報表內使用客製化的進階區隔或是次要維度 -
- 在自訂報表內使用客製化的篩選條件 -
- 在多管道程序報表內，選取的指定日期範圍中超過 1,000,000 個轉換 -
- 在行為流程報表內， 選取的指定日期範圍中超過 100,000 個轉換 -
結語：新版的 GA4 則會朝向非取樣型態邁進，讓分析不會因為取樣而出現誤差。
6. 連接 Google Ads
把目標對象做好的名單放入Google Ads 中執行廣告
三、使用注意事項
雖然新版 GA4 多出了許多讓人感到興奮的功能，但是畢竟也才剛剛上線，有許多功能還沒有到非常完善，以下幫大家列了幾項要適應的情境：
1. 適應性
【 操作介面 】
新版的介面看起來跟舊版差不多，但是實際上有很多功能都被拔掉了，同時也新增了許多之前沒有的頁籤，特別是自訂報表被放到一個名為「探索」的頁籤下面。
【 蒐集資料的定義 】
未來分析師需要加入 APP 分析的應用場景，可能會有一段學習期間。
2. 追蹤性
事件原本有三個層級，直接變成兩個，並且每一個事件最多只能設定 50 個參數報表。
3. 功能性
許多原本舊版標準 GA 的功能在新版因為改成以事件與行為為主，因此被拔掉了，尤其是「資料檢視」層級直接消失，目前也沒有「加強型電子商務功能」，看來新版 GA4 可以先開啟來玩一玩，可別把全部的資源都轉移到上面啊。
文章總結
圖靈數位最近推出了一款 GA4 的免費檢測工具喔，一共有 20 個檢測項目，可以幫助你快速檢測 GA4 的數據現況，找出優化的空間，快來試用看看吧！
延伸閱讀
【 GA4 導入與轉移 】
【 Google Analytics 】
【 Google Analytics 4 Property 】
【 Google Tag Maneger 】
【 Google Looker Studio 】
【 實際應用 】