從 UA 到 GA4：管理您的報告期望

我會直言不諱。 在過去的一年裡，Google Analytics 4 給各機構和企業帶來了很多麻煩。

未來幾周唯一的保證是情況在好轉之前會變得更糟。

Universal Analytics 將於明天 7 月 1 日停止使用（當您閱讀本文時可能已經過去了）。

當許多企業開始將 GA4 報告視為事實來源時，他們會感到震驚（如果他們還沒有這樣做的話）。 劇透：大多數還沒有！

毫無疑問，GA4 提供了許多 UA 難以提供的新報告和見解（用戶漏斗報告）或完全無法提供（您好，數據驅動的歸因和預測分析！）。

但那些多年來習慣使用用戶獲取報告的人必須很快適應。

我的報告去哪兒了？

儘管一旦熟悉了，您就可以更深入地了解 Google Ads 廣告系列指標，但與探索 UA 中的類似數據相比，您需要更多的自定義報告。

在 UA 中，獲取報告部分有一個易於訪問的 Google Ads 標籤。 GA4 中有更多的解決方法，類似的開箱即用報告隱藏為採集卡。

但為了利用高級 GA4 Google Ads 報告，這將在新的“探索”部分中進行管理。 熟悉起來沒什麼大不了的，但對於那些不是每天都在平台上的人來說，這可能很難跟上。

對於更高級的 PPC 營銷人員和數據分析師，我們在將某些字段鏈接到 Looker Studio 儀表板時遇到了一些問題。

來源/媒介和電子商務轉化率數據（等等）不是可以同步的現成指標，除非您願意創建自定義字段。

因此，許多不這樣做的廣告商將繞過這些指標。

預定的報告也消失了（截至打字時），因此那些直接在早上收件箱中收到每日/每週/每月報告的企業必須找到另一個解決方案。

好消息是，谷歌在過去一年中發布了越來越多的開箱即用的報告，因此他們已經聽取了這些擔憂並正在採取行動。

如果您仍在努力複製類似的報告和儀表板，那麼自定義報告並不是什麼複雜的事情。

自由職業者或機構 PPC 專業人士可以利用內部營銷團隊多年來認為理所當然的新報告創建的額外技能。

如果您想從 GA4 提供的新報告套件中受益，那麼他們的另一個鞠躬和必要的學習曲線。

哪裡有顛覆，哪裡就有機會。

沒那麼快

我們這些過度使用 Google Analytics 並在一天的大部分時間裡盯著實時報告的人將會感到失望。

如果沒有 BigQuery 的干預，所有其他報告都會出現 24-48 小時的延遲。

這將是從最終點擊歸因轉向數據驅動歸因的結果。

我們確實在 Google Ads 界面及其延遲的轉化報告中發現了此問題。

但對於想要了解 24 小時閃購的早期影響或黑色星期五促銷第一天進展如何的營銷主管來說（哦，當 11 月到來時那將是多麼有趣），他們將不得不等待長一點。

即使報告開始發布，由於時間滯後，我們也看不到完整的數據。

對於客戶喜愛第二天 24 小時報告的 PPC 營銷人員來說，這可能是因禍得福。

關注新實時報告中的新功能，例如用戶快照和比較，可能是一種有效的分散注意力的策略。

或者，如果客戶需要更即時地報告，則解決方案是利用 BigQuery 中的流式導出。

它將提供極其精確的實時數據，您可以在關鍵銷售時段和活動期間通過 Looker Studio 儀表板填充這些數據。

只是一件大事

我相信您已經知道，GA4 的核心就是活動。

我們告別了 UA 的頁麵點擊量、電子商務點擊量、社交互動點擊量等，並專門向基於事件的世界問好。

事件代表 UA 和 GA4 屬性之間的基本數據模型差異。 這樣，我們就會錯過頁面瀏覽量中的基本 UA 指標。 會議在這裡是王道。

綜合瀏覽量的消亡意味著其他關鍵的用戶獲取指標（例如跳出率）將以不同的方式計算。

UA 跳出率是指會話只有一個頁面瀏覽量時的情況，而 GA4 跳出率是參與率的倒數（GA4 的新指標）。

因此，同比比較幾乎毫無意義，因為它們的計算方式完全不同（很多人不知道）。

這些指標對於許多企業來說至關重要。 為了充分利用 GA4，請重點關注該平台特有的類似或替代指標（例如參與率）。

通過將這些指標與您的目標保持一致並確定其價值，您可以將目標轉向對您有利的方向。

通過這種方法，您可以利用 GA4 的強大功能來發揮自己的優勢，而不是讓它成為絆腳石。

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驅動該數據

數據驅動歸因是 GA4 中新的默認歸因模型。

這將導致渠道報告中斷（由於標準報告生成速度較慢）和差異。

但從長遠來看，這絕對是傳播兌換信用的更準確方法。

數據驅動的歸因並不完美。 （它仍然有點過於“黑匣子”，並且依賴於對我的喜好的信任谷歌）。

然而，它比最後一次點擊更好地反映了跨多個數字接觸點的複雜用戶旅程。

儘管數據驅動的歸因對於 Google Analytics 來說是新事物，但對於 Google 來說並不新鮮。

至少在過去一年裡，它一直是 Google Ads 中的默認歸因模型，並且已經存在多年。

Google Ads 和 GA4 以數據為依據的歸因有所不同，因為 Google Ads 僅將歸因歸因於 不同的 Google 渠道，而 GA4 將擴展到所有渠道。

至少，企業會熟悉這是如何運作的，以及為什麼他們會得到奇怪的轉化，這不是一個整數。 （我仍然經常被問到這個問題。）

擁抱學習曲線

不可否認的是，一旦我們都習慣了 GA4 並接受 UA 作為過去數據幽靈的新角色，我們就會變得更好。

GA4 是一個比 UA 更加複雜、以數據驅動、以隱私為中心的工具，而且它早就該出現了。

因為從谷歌第三次網絡分析迭代到第四次迭代的跳躍比之前的任何一次遷移都要大得多，所以痛點會更加困難，學習曲線也會更加誇張。

需要耐心，企業需要擺脫過去報告的慣性，繼續前進並擁抱數據分析的新曙光。

PPC 營銷人員需要一路引導和教育他們。 堅持閱讀公司高管不斷發來的電子郵件，要求了解頁面瀏覽量下降的原因以及跳出率為何增加如此之多。

就像您第一次向媽媽或爸爸展示如何使用智能手機並向他們解釋 5G 無法控制思想一樣，繼續前進，向他們展示 GA4 的樂土。 他們會因此愛你並且永不回頭。