从 UA 到 GA4：管理您的报告期望

我会直言不讳。 在过去的一年里，Google Analytics 4 给各机构和企业带来了很多麻烦。

未来几周唯一的保证是情况在好转之前会变得更糟。

Universal Analytics 将于明天 7 月 1 日停止使用（当您阅读本文时可能已经过去了）。

当许多企业开始将 GA4 报告视为事实来源时，他们会感到震惊（如果他们还没有这样做的话）。 剧透：大多数还没有！

毫无疑问，GA4 提供了许多 UA 难以提供的新报告和见解（用户漏斗报告）或完全无法提供（您好，数据驱动的归因和预测分析！）。

但那些多年来习惯使用用户获取报告的人必须很快适应。

我的报告去哪儿了？

尽管一旦熟悉了，您就可以更深入地了解 Google Ads 广告系列指标，但与探索 UA 中的类似数据相比，您需要更多的自定义报告。

在 UA 中，获取报告部分有一个易于访问的 Google Ads 标签。 GA4 中有更多的解决方法，类似的开箱即用报告隐藏为采集卡。

但为了利用高级 GA4 Google Ads 报告，这将在新的“探索”部分中进行管理。 熟悉起来没什么大不了的，但对于那些不是每天都在平台上的人来说，这可能很难跟上。

对于更高级的 PPC 营销人员和数据分析师，我们在将某些字段链接到 Looker Studio 仪表板时遇到了一些问题。

来源/媒介和电子商务转化率数据（等等）不是可以同步的现成指标，除非您愿意创建自定义字段。

因此，许多不这样做的广告商将绕过这些指标。

预定的报告也消失了（截至打字时），因此那些直接在早上收件箱中收到每日/每周/每月报告的企业必须找到另一个解决方案。

好消息是，谷歌在过去一年中发布了越来越多的开箱即用的报告，因此他们已经听取了这些担忧并正在采取行动。

如果您仍在努力复制类似的报告和仪表板，那么自定义报告并不是什么复杂的事情。

自由职业者或机构 PPC 专业人士可以利用内部营销团队多年来认为理所当然的新报告创建的额外技能。

如果您想从 GA4 提供的新报告套件中受益，那么他们的另一个鞠躬和必要的学习曲线。

哪里有颠覆，哪里就有机会。

没那么快

我们这些过度使用 Google Analytics 并在一天的大部分时间里盯着实时报告的人将会感到失望。

如果没有 BigQuery 的干预，所有其他报告都会出现 24-48 小时的延迟。

这将是从最终点击归因转向数据驱动归因的结果。

我们确实在 Google Ads 界面及其延迟的转化报告中发现了此问题。

但对于想要了解 24 小时闪购的早期影响或黑色星期五促销第一天进展如何的营销主管来说（哦，当 11 月到来时那将是多么有趣），他们将不得不等待长一点。

即使报告开始发布，由于时间滞后，我们也看不到完整的数据。

对于客户喜爱第二天 24 小时报告的 PPC 营销人员来说，这可能是因祸得福。

关注新实时报告中的新功能，例如用户快照和比较，可能是一种有效的分散注意力的策略。

或者，如果客户需要更即时地报告，则解决方案是利用 BigQuery 中的流式导出。

它将提供极其精确的实时数据，您可以在关键销售时段和活动期间通过 Looker Studio 仪表板填充这些数据。

只是一件大事

我相信您已经知道，GA4 的核心就是活动。

我们告别了 UA 的页面点击量、电子商务点击量、社交互动点击量等，并专门向基于事件的世界问好。

事件代表 UA 和 GA4 属性之间的基本数据模型差异。 这样，我们就会错过页面浏览量中的基本 UA 指标。 会议在这里是王道。

综合浏览量的消亡意味着其他关键的用户获取指标（例如跳出率）将以不同的方式计算。

UA 跳出率是指会话只有一个页面浏览量时的情况，而 GA4 跳出率是参与率的倒数（GA4 的新指标）。

因此，同比比较几乎毫无意义，因为它们的计算方式完全不同（很多人不知道）。

这些指标对于许多企业来说至关重要。 为了充分利用 GA4，请重点关注该平台特有的类似或替代指标（例如参与率）。

通过将这些指标与您的目标保持一致并确定其价值，您可以将目标转向对您有利的方向。

通过这种方法，您可以利用 GA4 的强大功能来发挥自己的优势，而不是让它成为绊脚石。

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驱动该数据

数据驱动归因是 GA4 中新的默认归因模型。

这将导致渠道报告中断（由于标准报告生成速度较慢）和差异。

但从长远来看，这绝对是传播兑换信用的更准确方法。

数据驱动的归因并不完美。 （它仍然有点过于“黑匣子”，并且依赖于对我的喜好的信任谷歌）。

然而，它比最后一次点击更好地反映了跨多个数字接触点的复杂用户旅程。

尽管数据驱动的归因对于 Google Analytics 来说是新事物，但对于 Google 来说并不新鲜。

至少在过去一年里，它一直是 Google Ads 中的默认归因模型，并且已经存在多年。

Google Ads 和 GA4 以数据为依据的归因有所不同，因为 Google Ads 仅将归因归因于 不同的 Google 渠道，而 GA4 将扩展到所有渠道。

至少，企业会熟悉这是如何运作的，以及为什么他们会得到奇怪的转化，这不是一个整数。 （我仍然经常被问到这个问题。）

拥抱学习曲线

不可否认的是，一旦我们都习惯了 GA4 并接受 UA 作为过去数据幽灵的新角色，我们就会变得更好。

GA4 是一个比 UA 更加复杂、以数据驱动、以隐私为中心的工具，而且它早就该出现了。

因为从谷歌第三次网络分析迭代到第四次迭代的跳跃比之前的任何一次迁移都要大得多，所以痛点会更加困难，学习曲线也会更加夸张。

需要耐心，企业需要摆脱过去报告的惯性，继续前进并拥抱数据分析的新曙光。

PPC 营销人员需要一路引导和教育他们。 坚持阅读公司高管不断发来的电子邮件，要求了解页面浏览量下降的原因以及跳出率为何增加如此之多。

就像您第一次向妈妈或爸爸展示如何使用智能手机并向他们解释 5G 无法控制思想一样，继续前进，向他们展示 GA4 的乐土。 他们会因此爱你并且永不回头。