過去幾年，廣告投放的邏輯已經悄悄改變。預算分配、出價策略、受眾鎖定，越來越少由人工判斷，而是交由機器學習模型決定。當決策權從投手轉移到學習模型，影響成效的因素也會變成：模型是否能清楚辨識「誰」帶來了轉換？如果身份訊號不足，再精準的演算法也只能建立在不完整的資料之上。在這樣的背景下，在 2025 年下半年推出 GTG 之後，Google 緊接著又開始強調 User-Provided Data（UPD）。這是 AI 廣告時代對身份辨識能力提出的新要求。
文章目錄
一、什麼是 UPD，它在 GA4 中扮演什麼角色
１. 定義 UPD 是什麼
２. 為什麼 Google 要推動 Data Strength（資料強度）
二、High Value Trio：三種高價值識別訊號
１. User ID（保持企業內部的身份一致性）
２. User-Provided Data（強化與 Google 生態系的匹配）
３. Transaction ID（確保轉換的真實性）
三、UPD 真的對轉換提升有幫助嗎
１. 錯誤迷失：它會直接創造轉換
２. 改變模型輸入品質
四、常見問題
１. UPD 會改變報表的轉換歸因結果嗎
２. Google 會拿到未雜湊的資料嗎
五、文章總結
一、什麼是 UPD，它在 GA4 中扮演什麼角色
１. 定義 UPD 是什麼
User-Provided Data（UPD）是指企業在取得使用者同意後，將使用者主動提供的第一方識別資料（例如 Email、Phone 或 Address）進行標準化與 SHA256 雜湊後，傳送至 Google Analytics 與 Google Ads 生態系統，用來進行身份匹配、轉換建模與廣告優化。
這不是新的追蹤技術，而是一種「身份補強機制」。當第三方 Cookie、瀏覽器限制與跨裝置阻斷，使原本可辨識的訊號流失時，UPD 透過第一方資料填補缺口，使 AI 模型能在合法且可控的前提下恢復辨識能力。
UPD 跟 GTG 想達到的結果是一致的，只是差別在於 GTG 是恢復數據收集的能力，UPD 則是整合利用其他管道所收集到的數據，提升辨識的精準度。
UPD 被定位為「Maximize Your Signals」的一部分，屬於 Data Strength 架構中的高價值識別訊號之一，在下一個章節我們會跟大家說明什麼是 Data Strength。
２. 為什麼 Google 要推動 Data Strength（資料強度）
Data Strength 是 Google 為了確保 AI 擁有足夠輸入以產生最佳 ROI 的完整資料架構而產生的一個計劃，原因是 2026 年的廣告早已全面進入 AI 自動出價與預測階段，而訊號不足會直接反映在 ROAS（廣告投資報酬率）與 CPA（每次行動成本）上。發生這樣的事情顯然對於 Google Ads 與廣告主雙方都不是一件好事情。
Google Ads 的成效持續出現波動，一方面會降低廣告主的信心，導致預算降低，甚是停止的可能性，另一方面對於 Google Ads 的模型在資料學習上面也會有所影響，若一直持續下去，將會是一個雙輸的局面。
所以 Google 開始把重點從「你是否有確認追蹤？」轉向「訊號是否足夠穩定與完整？」。並且將這個任務其拆三個階段進行檢視：
- Connect your data sources（整合數據來源）
- Maximize your signals（強化可用訊號品質）
- Activate with Google AI（以 AI 驅動成效優化）
你會發現，UPD 所處的位置是在 AI 模型的輸入端。換句話說，這是模型學習品質上的問題。當資料越完整，我們不只是能更準確確認轉換是否發生，更重要的是，能讓 AI 的學習軌道維持穩定，降低偏差風險。
二、High Value Trio：三種高價值識別訊號
若從使用者身份架構的角度來看，AI 廣告能否穩定學習，取決於三種關鍵識別訊號是否同時存在，構成了完整的身份辨識結構：
- User ID
- User-Provided Data
- Transaction ID
它們並非替代關係，而是分屬不同層次的識別能力。少了其中任何一個環節，模型能夠取得的訊號都會受限。下面就讓我們依序為大家介紹他們各自的任務是什麼。
１. User ID（保持企業內部的身份一致性）
User ID 是企業自行定義的會員識別碼，基本上不具備真實用戶的辨識性，因此它的核心價值並不在廣告優化，而在資料整合。當同一位使用者：
- 手機瀏覽
- 平板加購物車
- 電腦完成購買
如果你的網站有部署 User ID，就可以把這些行為整合為同一人，確保企業內部的數據一致性。這也是 GA4 當中對於電商非常重要的一項功能，因為如果沒有 User ID：
- 每個裝置可能被視為不同使用者
- 轉換路徑會被切碎
- 跨裝置價值被低估
但需要注意的是，User ID 只解決「企業內部身份統一」，它並不等於 Google 能夠辨識這位使用者，因為每個企業的 User ID 可能都不一樣。
２. User-Provided Data（強化與 Google 生態系的匹配）
UPD 是將使用者提供的第一方識別資料（例如 Email、Phone），在雜湊後用於與 Google 帳戶匹配。但很多人會疑惑：GA4 不是已經可以收集 User ID 了嗎？為什麼還需要 UPD？關鍵在於，兩者解決的是不同層次的問題。
User ID 是企業內部的會員識別碼，主要用途是整合同一位使用者在不同裝置上的行為資料，確保企業自身資料的一致性與完整性。UPD（User-Provided Data）則是將使用者提供的第一方識別資訊（如 Email、Phone）經過雜湊後，用於與 Google 帳戶進行匹配，進一步強化 AI 建模能力與受眾啟用（audience activation）。
需要特別說明的是，單獨使用 User ID 或單獨啟用 UPD，都不會直接帶來轉換提升。兩者的關係是互補，而非替代。User ID 負責企業內部的身份整合，UPD 則強化與 Google 生態系統之間的匹配強度；缺少任何一側，模型能取得的訊號都會受到限制，進而影響學習品質。
User ID 通常用於解決「讓企業知道他是誰」，UPD 則用於解決「讓 Google 知道他是誰」，兩者是相輔相成的。
３. Transaction ID（確保轉換的真實性）
Transaction ID 經常被忽略。它的作用是避免重複計算轉換，確保轉換事件的唯一性。如果沒有 Transaction ID：
- 出價決策被放大或扭曲
在 AI 出價環境下，錯誤的轉換訊號比缺少訊號更危險。因此，Transaction ID 是確保模型輸入「乾淨」的關鍵。
High Value Trio 不是三個獨立功能，而是一個完整的身份識別結構，User ID 負責建立企業內部一致性，UPD 負責建立外部匹配能力，而 Transaction ID 則負責確保轉換品質，少了任何一個環節，模型輸入都會受限。這也解釋了為什麼單純開啟 UPD，未必會立即看到成效成長。真正的問題不是「有沒有開」，而是「身份架構是否完整」。
在 AI 廣告時代，使用者被收集的身份結構的完整度，將會決定模型能否穩定學習的地板。
三、UPD 真的對轉換提升有幫助嗎
１. 錯誤迷失：它會直接創造轉換
UPD 改善的是模型「辨識與理解轉換」的能力，而不是直接替企業帶來更多流量。換句話說，它優化的是輸入品質，而不是需求本身。當然你的數據品質上昇，肯定會對於轉換有幫助，只是他並不是直接做到這件事情，我們還是要先建立這一層認知。
舉例來說：如果一個品牌每月原本就有 1,000 筆實際成交，但因為跨裝置無法辨識、Cookie 流失或未登入購買等原因，系統只能觀測到 900 筆轉換，那模型的學習基礎其實是失真的。此時導入 UPD，可能讓原本看不見的 100 筆轉換被重新辨識或更精準推估。這會讓 CPA 或 ROAS 的學習更加穩定，因為模型終於「看得比較完整」。
但如果企業本身每月只有 20 筆轉換，而且資料蒐集混亂、轉換定義不一致、重複計算頻繁，那麼即便導入 UPD，模型能夠學習的樣本依然有限。這種情況下，問題不在於是否有額外身份訊號，而在於基礎資料量與資料治理本身不足。
再舉一個常見情境：某電商品牌沒有完整的會員系統，購買多為匿名結帳，Email 收集率偏低。此時即使技術上開啟 UPD，實際可用的第一方識別資料仍然稀少，match rate 也難以提升。模型輸入沒有本質改善，成效自然不會產生明顯變化。
UPD 並不是一個能「創造轉換」的工具，它更像是一個讓既有轉換被更清楚辨識的機制。當企業已具備一定轉換規模、資料結構清晰且第一方識別資料充足時，UPD 才會發揮放大效果。若基礎條件不足，它無法單獨解決成效問題，更不會成為萬靈丹。
２. 改變模型輸入品質
Enhanced Conversions 的核心價值，不在於「多算轉換」，而在於提升 conversion observability（轉換可辨識度），也就是讓系統能：
- 更清楚辨識哪些轉換是真實發生
- 哪些點擊真正帶來結果。
當瀏覽器限制、跨裝置使用行為與隱私機制使部分轉換無法直接觀測時，系統勢必要透過模型推估補齊缺口；而推估本身並非問題，問題在於推估的基礎是否足夠穩定。
UPD 正是 Enhanced Conversions 得以運作的重要第一方資料來源。當使用者在網站上登入、留下 Email 或完成訂單，這些經過標準化與雜湊的識別資訊，能幫助系統確認「這筆轉換確實屬於某一次廣告互動」，而不是一個匿名且難以歸因的事件。
舉例來說，一位使用者可能在手機上點擊廣告瀏覽商品，卻在晚上用筆電登入會員後完成購買。如果沒有額外身份訊號，系統可能只看見一筆「直接流量」的轉換；模型會低估廣告效果，進而在後續出價時變得保守。但若透過 UPD 讓身份得以匹配，這筆轉換便能被正確歸因，模型學到的是「這類點擊確實會帶來成交」，出價決策自然會更穩定更有信心。
當模型能辨識更多實際轉換，出價就不必過度依賴推估與機率補償，而是建立在更真實、可驗證的資料基礎上。長期來看，這不只是提升報表準確度，而是降低成效波動、縮短學習期，讓自動出價策略更可預期。
你要問自己的問題可能不是「要不要啟動 UPD」，而是「你的資料是否滿足」，若你的網站無會員系統、無 CRM 整合、無清晰資料治理，即便開啟 UPD，也難以發揮效果。
四、常見問題
１. UPD 會改變報表的轉換歸因結果嗎
答：理論上會影響 cross-device identity，因此 attribution 分配可能重新校準。
２. Google 會拿到未雜湊的資料嗎
答：資料會在 client-side 以 SHA256 雜湊後傳送，Google 不接收未雜湊 PII。
五、文章總結：
UPD 的重新推動，並非功能更新，而是身份架構重建。當廣告決策全面進入 AI 模型時，資料強度將直接決定投放穩定度。這不是要不要設定的問題，而是企業是否準備好以第一方資料為核心重新設計數據架構。在決策之前，建議先盤點：
- CRM 與廣告連動方式
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