如何克服 GA4 限制以实现更好的衡量
Posted: Sun Dec 15, 2024 4:11 am
标准 Universal Analytics (UA) 属性将于 2023 年 7 月 1 日起停止处理数据。营销人员正在迁移到下一版本的 Analytics，即 Google Analytics 4 (GA4)，这是网站和应用衡量的未来。
GA4 采取了更加注重隐私的数据收集方式，这是在法规不断演变的情况下的一个关键特性。它使用基于事件的数据而不是基于会话的数据，从而改善了用户体验。它还分析了机器学习见解，并直接与媒 台湾的电话号码 体平台集成，以提供营销衡量的整体视图。
如果营销人员继续使用 UA 等过时的测量框架，他们就有可能使用不完整和过时的数据，这将阻碍他们的进步。因此，他们必须采用提供最新功能和数据的 GA4 等先进测量框架。
在本博客中，我们将详细介绍 GA4 的局限性以及 Google Analytics 的功能。我们还将比较 UA 与 GA4，以帮助营销人员快速高效地过渡。
了解 GA4
GA4 的创建是为了适应不断发展的测量标准并帮助企业取得成功。
Universal Analytics 主要针对可通过桌面访问的网站，依赖于个人会话和易于获取的 cookie 数据，这会限制其在当今动态的在线环境中的有效性。
这种方法现在已经过时了，因为注重隐私的用户需要采取安全和预防措施。
GA4 与 Universal Analytics 的主要功能对比
为了查看两者的不同和相似功能范围，这里有一个 UA 与 GA4 的比较表。
特征 通用分析 (UA) Google Analytics（分析）4（GA4）
数据模型 基于会话的命中类型（页面浏览量、事件） 基于事件
用户度量点 考虑两种类型的用户：总用户和新用户 考虑三种类型的用户：活跃用户、总用户和新用户
数据存储 永久存储您的数据，并且数据在一天内显示 存储数据长达 14 个月，数据需要两天才能显示
数据收集 依赖 Cookie（隐私问题） 通过无 Cookie 测量和数据建模优先保护隐私
平台焦点 桌面以网络为中心 跨平台（网站和应用程序）
用户旅程追踪 有限的 更细致地跟踪用户操作（事件）
机器学习 不 利用机器学习获取洞察和预测
报告 预定义报告，自定义功能有限 利用探索工具进行灵活的报告
未来支持 已过时 积极开发——Google Analytics 的未来
GA4 可以跟踪一切，比 UA 所能跟踪的还要多。但是，从 UA 过渡到 GA4 很困难，因为设置配置对初学者来说并不友好，而且用户体验完全不同。
GA4 和 UA 之间的根本区别在于它们的数据捕获方法：
GA4 跟踪基于事件的数据，因为您网站上发生的所有事情都会被跟踪为一个事件
UA 主要是一种基于会话的模型，其中交互被分组为一个整体，错过了观看视频、点击链接等单一事件。
数据模型对数据分析和报告方式有重大影响。虽然您可以使用这两种方式跟踪整个分析渠道，但有一个重大变化：每种方式的目标和转化设置方式。
在 UA 中，任何页面都可以通过添加其 URL 来设置为目标。任何触碰该页面的访问者都将被记录为转化。GA4 只需切换开关即可将事件转换为转化。这更加灵活，但设置起来更困难，因为您需要创建一个事件并等待它发生，以便它出现在列表中。
GA4 不断发展，并非一款完整的产品。了解其高级功能将帮助您在为时已晚之前掌握该技术，世界也将不再将其用作主要分析平台。
整合移动应用和网站跟踪的优势
UA 的独立报告造成了很大的混乱。现在，移动应用和网站跟踪报告将被合并。GA4 中的这种双重集成使您能够更好地了解用户旅程，从而制定更好的营销策略。以下是主要优势的详细分析：
消除数据孤岛：网站和应用数据以前位于不同的平台，导致用户行为视图分散。GA4 合并来自两个来源的数据，以查看用户如何跨平台互动
跨平台分析：想象一下，用户在手机上浏览您的网站，然后下载您的应用进行购买。GA4 会跟踪整个旅程，从用户通过不同的接触点与您的品牌互动开始
改进归因模型：借助更准确的归因模型，了解哪些接触点（网站广告、应用功能、首次访问者）对转化的贡献最大，以便您可以相应地分配营销预算
统一受众：根据网站和应用中的用户行为创建受众群体，以吸引更多客户
个性化体验：使用用户数据来个性化不同接触点的体验。这可以帮助您根据浏览行为推荐相关产品或提供激励措施来鼓励应用下载
降低复杂性：无需在平台之间来回切换，只需在一个地方访问所有用户数据或测量设置。通过持续的数据收集，您的洞察准确性会提高
GA4 利用第一方 Cookie 和 AI 驱动的洞察来保护隐私
与 UA 不同的是，当用户同意进行有限的数据收集时，Google Ads 中的转化建模等新功能会使用机器学习来填补数据空白。这可确保广告系列的效果得到优化，即使在隐私至上的世界中也是如此。
假设您正在检查 GA4 中的指标，但由于隐私设置而缺少一些数据。建模数据（例如智能估算）将填补空白。将实际数据（观察到的数据）与这些估算值（建模数据）相结合，可以让您从头到尾全面了解消费者的整个旅程。
GA4 采取了更加注重隐私的数据收集方式，这是在法规不断演变的情况下的一个关键特性。它使用基于事件的数据而不是基于会话的数据，从而改善了用户体验。它还分析了机器学习见解，并直接与媒 台湾的电话号码 体平台集成，以提供营销衡量的整体视图。
如果营销人员继续使用 UA 等过时的测量框架，他们就有可能使用不完整和过时的数据，这将阻碍他们的进步。因此，他们必须采用提供最新功能和数据的 GA4 等先进测量框架。
在本博客中，我们将详细介绍 GA4 的局限性以及 Google Analytics 的功能。我们还将比较 UA 与 GA4，以帮助营销人员快速高效地过渡。
了解 GA4
GA4 的创建是为了适应不断发展的测量标准并帮助企业取得成功。
Universal Analytics 主要针对可通过桌面访问的网站，依赖于个人会话和易于获取的 cookie 数据，这会限制其在当今动态的在线环境中的有效性。
这种方法现在已经过时了，因为注重隐私的用户需要采取安全和预防措施。
GA4 与 Universal Analytics 的主要功能对比
为了查看两者的不同和相似功能范围，这里有一个 UA 与 GA4 的比较表。
特征 通用分析 (UA) Google Analytics（分析）4（GA4）
数据模型 基于会话的命中类型（页面浏览量、事件） 基于事件
用户度量点 考虑两种类型的用户：总用户和新用户 考虑三种类型的用户：活跃用户、总用户和新用户
数据存储 永久存储您的数据，并且数据在一天内显示 存储数据长达 14 个月，数据需要两天才能显示
数据收集 依赖 Cookie（隐私问题） 通过无 Cookie 测量和数据建模优先保护隐私
平台焦点 桌面以网络为中心 跨平台（网站和应用程序）
用户旅程追踪 有限的 更细致地跟踪用户操作（事件）
机器学习 不 利用机器学习获取洞察和预测
报告 预定义报告，自定义功能有限 利用探索工具进行灵活的报告
未来支持 已过时 积极开发——Google Analytics 的未来
GA4 可以跟踪一切，比 UA 所能跟踪的还要多。但是，从 UA 过渡到 GA4 很困难，因为设置配置对初学者来说并不友好，而且用户体验完全不同。
GA4 和 UA 之间的根本区别在于它们的数据捕获方法：
GA4 跟踪基于事件的数据，因为您网站上发生的所有事情都会被跟踪为一个事件
UA 主要是一种基于会话的模型，其中交互被分组为一个整体，错过了观看视频、点击链接等单一事件。
数据模型对数据分析和报告方式有重大影响。虽然您可以使用这两种方式跟踪整个分析渠道，但有一个重大变化：每种方式的目标和转化设置方式。
在 UA 中，任何页面都可以通过添加其 URL 来设置为目标。任何触碰该页面的访问者都将被记录为转化。GA4 只需切换开关即可将事件转换为转化。这更加灵活，但设置起来更困难，因为您需要创建一个事件并等待它发生，以便它出现在列表中。
GA4 不断发展，并非一款完整的产品。了解其高级功能将帮助您在为时已晚之前掌握该技术，世界也将不再将其用作主要分析平台。
整合移动应用和网站跟踪的优势
UA 的独立报告造成了很大的混乱。现在，移动应用和网站跟踪报告将被合并。GA4 中的这种双重集成使您能够更好地了解用户旅程，从而制定更好的营销策略。以下是主要优势的详细分析：
消除数据孤岛：网站和应用数据以前位于不同的平台，导致用户行为视图分散。GA4 合并来自两个来源的数据，以查看用户如何跨平台互动
跨平台分析：想象一下，用户在手机上浏览您的网站，然后下载您的应用进行购买。GA4 会跟踪整个旅程，从用户通过不同的接触点与您的品牌互动开始
改进归因模型：借助更准确的归因模型，了解哪些接触点（网站广告、应用功能、首次访问者）对转化的贡献最大，以便您可以相应地分配营销预算
统一受众：根据网站和应用中的用户行为创建受众群体，以吸引更多客户
个性化体验：使用用户数据来个性化不同接触点的体验。这可以帮助您根据浏览行为推荐相关产品或提供激励措施来鼓励应用下载
降低复杂性：无需在平台之间来回切换，只需在一个地方访问所有用户数据或测量设置。通过持续的数据收集，您的洞察准确性会提高
GA4 利用第一方 Cookie 和 AI 驱动的洞察来保护隐私
与 UA 不同的是，当用户同意进行有限的数据收集时，Google Ads 中的转化建模等新功能会使用机器学习来填补数据空白。这可确保广告系列的效果得到优化，即使在隐私至上的世界中也是如此。
假设您正在检查 GA4 中的指标，但由于隐私设置而缺少一些数据。建模数据（例如智能估算）将填补空白。将实际数据（观察到的数据）与这些估算值（建模数据）相结合，可以让您从头到尾全面了解消费者的整个旅程。