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如果你是網站經營者或網站資料分析師,那麼一定對我們的老朋友 Google Analytics 不會感到陌生吧!不過,根據 Google 在 2022.3.16 發佈的最新消息,陪伴我們度過無數個分析的日與夜、也就是通用版的 Google Analytics(我們習慣稱之為 Universal Analytics 或簡稱 UA、GA3),將在明年七月停止服務。

不過別擔心,Google Analytics 4 (GA4) 正在向我們揮手,準備接替這個重任。根據 Google 的官方說明,GA4 在使用邏輯上保留了許多舊版工具上有的功能,對於慣用 GA3 (UA) 的使用者而言不會太難上手。但也提供了比以往更加靈活和用戶導向的資料分析工具,也算是一次充實的大升級。比如跨裝置的用戶活動、以事件導向的追蹤邏輯、更細緻的隱私控制選項等。除此之外,還引入了機器學習(ML)的模型,對於預測與分析使用者的行為,是滿有幫助的輔助功能喔!

以事件為中心的模型

在舊版的 UA 當中,我們所關注的通常是以網站為本位來分析工作階段 (閒置時長低於30分鐘的網站活動) 為切入點,比如訪客在這個網站造訪了哪些網頁、看了多少個網頁、各停留了多久等。

但在新版的 GA4 當中,除了保留工作階段的概念之外,所關注的重點會轉變成以使用者、以及各種行為事件為中心來展開 (google 官方稱之為「維度」),這代表你可以更靈活地設定各種追蹤事件和使用者情境、建立屬於自己的「任意形式探索」,不再局限於標準的頁面瀏覽。

更聰明的用戶追蹤

首先在應用場景方面,原先舊版的 UA 主要以追蹤網站活動為主,對於近幾年使用者習慣在多個螢幕或平台上切換瀏覽的支援度稍嫌不足,因為在這個多螢幕時代,用戶可能會從手機查看你的APP,然後轉到平板或電腦上操作網站;現在在新版的 GA4 上就補足了這一點,並將這些行為也視為是「維度」的其中一個層面之一 (因為這也算是使用者行為事件的一環)。

對於跨平台、設備、瀏覽器、甚至解析度與OS版本都設置了更加詳細的自動追蹤維度:

如果覺得上面這些還不夠貼近需求的話,GA4 也允許進階的進一步設定,這使得 GA4 在追蹤在使用者旅程 (user journey) 上變得更加容易,對於掌握使用者數位足跡、數據分析效果的改善上也得到顯著地提升。而且也比較好找到在使用者跨越裝置活動的過程當中,有沒有發生預想之外的流程斷裂、或沒有規劃到卻真實發生的例外情境。

跳出率不再計算、改為計算參與度

在舊版的 UA 當中,跳出率 (bounce rate) 的計算經常為人詬病,除了它是一項負項指標之外,影響跳出率的計算方式也不夠直觀。在新版本的 GA4 當中,將「跳出率」的概念以「參與度」來進行替代,並給出了明確的參與度定義:

  • 「工作階段」是指使用者與網站或應用程式互動的一段時間。
  • 「互動工作階段」是指持續超過 10 秒、曾發生轉換事件,或是有至少 2 次網頁瀏覽或畫面瀏覽的工作階段。

(2023 更新:當然,如果還是想要看跳出率的數據的話,可以在報表右上角的「自訂報表」點選「新增指標」,就能找到跳出率了。)

轉換的計算邏輯

在舊版 UA 當中,對於相同使用者在同一工作階段重複轉換的行為,會被合併計算為 1 次;但在 GA4 當中將這個機制移除了,在轉換次數的計算上會較為不同。比如說同一個使用者在「下單」的按鈕上連續送出了 3 次點擊,則 UA (GA3) 只會計算一次、但在 GA4 當中會忠實記錄下 3 次的轉換。

那這樣會不會造成因使用者誤觸導致計算次數失準呢?我個人是認為這應該要歸類到 UX 的範疇,從使用者介面就做好防呆機制的話,應該就可以避免這個問題。而且以 GA4 的計算方式,反而能在一些使用場景下保留可能性 (例如可能真的會發生連續點擊行為的抽獎頁面等)。

更詳細的隱私控制

隨著隱私法規的不斷完善,GA4 對收集個人資料隱私的合規性也有所改進,以適應現有隱私需求法規,比如歐盟所推行的一般資料保護規範 (GDPR)、或美國加州消費者隱私保護法 (CCPA) 等。除此之外,GA4 也允許網站擁有者設置匿名化、IP保護等進階設定,來因應目標市場或特定國家地區的進階隱私需求。

預測分析

GA4 引入了機器學習驅動的預測分析,能夠預測用戶行為,如購買機率和潛在收入。這對於市場分析與未來行銷的規劃來說,是個非常實用的輔助功能。(這個我們另外開文章說明好了)

除了我們聊到的這些外,其他不管是在基本的 dashboard、TA 的探索、與廣告帳戶的整合、各項維度與指標等,在 GA4 都設法在兼顧 GA3 (UA) 使用者習慣的前提下做了不少升級或擴充,雖然目前離 GA3 (UA) 停止使用還有一段時間,但還是很推薦能及早將網站逐步遷移到 GA4 上面去。如果會擔心新系統用不慣或是有 bug 的話,也至少架設一個測試環境玩玩看,確認人員訓練和功能對接都到位後再逐漸進行移轉。