GA4大全｜完整安裝到操作的指南，讓你一次就上手GA4！

GA4 是什麼？跟 GA 差在哪？

GA 是 Google Analytics 的簡稱，是 Google 提供的一款數據分析工具，應用於網站管理與行銷領域。

而 GA4 是目前最新版本的 Google Analytics 工具，結合網站與應用程式（APP）的數據，提供全面的跨平台追蹤與分析能力。

GA4 的核心功能是透過埋設追蹤碼，蒐集網站或應用程式的數據，例如：訪客數量、停留時間、使用者地理位置分布等，並支援自訂日期範圍查詢（往前最多可看 14 個月的時間）。

為什麼需要 GA4？

相較於舊版 GA（Universal Analytics，簡稱 GA3），GA4 具備更高的數據整合能力。

GA4 大幅簡化了數據蒐集與報表設定流程，還減少了預設報表的數量，降低了檢視與操作的複雜度。

此外，目前申請 Google Analytics 帳戶時，系統已默認使用 GA4 作為主要版本。

（一）GA3 GA4 的差別是什麼？

GA4 與 GA3 的差異主要體現在數據模型、能否跨平台支援、數據儲存方式與分析功能等方面。

以下為兩者的主要差異：

1. 數據模型
   1. GA3：以「工作階段（Session）」為基礎，GA3 也追蹤「Pageviews（頁面瀏覽）」，較著重於單次訪問行為的數據分析。
   2. GA4：採用「事件（Event）」為基礎，將每個使用者行為（如點擊、停留、下載）都視為一個事件，提供更細緻的行為追蹤。
2. 跨平台支援
   1. GA3：僅支援網站數據分析，雖然也可以透過一些技術方式整合（如：Universal Analytics for Apps），只是整合度不如 GA4。
   2. GA4：支援網站與 APP 數據整合，能夠追蹤使用者在多平台上的完整行為。
3. 標籤
   1. GA3：採用「UA-XXXXXXXX-N」格式的追蹤碼，也可用 gtag.js 進行追蹤。
   2. GA4：使用「G-XXXXXXX」格式的追蹤碼，設定更簡單，也可用 gtag.js 進行追蹤。
4. 數據儲存與時效
   1. GA3：GA3 資料保留預設為 14 個月，但若需進一步分析數據，通常需要將數據匯出至 BigQuery。雖然 BigQuery 提供一定的免費額度，但當數據量超出範圍時，可能需要支付額外費用。
   2. GA4：預設儲存 2 個月，可延長至 14 個月；透過 BigQuery 可實現無限數據儲存，GA4 也支援數據匯出至 BigQuery，並沿用了類似的收費模式。
5. 數據分析與功能
   1. GA3：數據分析以跳出率、停留時間等為主。
   2. GA4：新增互動率、參與時間等指標，並支援更多事件（如檔案下載、影片互動）的追蹤。
6. 其他功能
   1. GA4 內建 BigQuery 功能，無需額外付費即可進行進階數據分析。
   2. GA4 提供免費的轉換漏斗視覺化與區隔重疊報表功能，而這些在 GA3 中需付費（GA360）才能使用。

項目	GA3（Universal Analytics）	GA4（Google Analytics 4）
數據模型	工作階段（Session）為基礎	事件（Event）為基礎
跨平台支持	僅支援網站數據分析	支援網站與 APP 數據整合
標籤編碼	UA-XXXXXXXX-N	G-XXXXXXX
數據儲存與時效	預設 14 個月，可手動延長；無法無限儲存	預設 2 個月，可延長至 14 個月；BigQuery 無限保存
數據抽樣	有數據抽樣	無數據抽樣，但配額有限制
數據分析指標	跳出率、停留時間、瀏覽頁數等	互動率、參與時間、互動階段等
預設事件	無	提供多種預設事件（如文件下載、影片互動等）
BigQuery 配置	需付費（GA360）	內建功能，免費使用
轉換漏斗視覺	需付費（GA360）	免費使用
區隔重疊報表	需付費（GA360）	免費使用
使用者計算方式	Client-ID	User-ID
資料檢視（View）	有	已取消

GA4 4 大介面介紹

GA4 的介面設計以簡潔直觀為核心，主要幫助使用者快速掌握數據進行深入分析。

GA4 的介面分為四大主要區塊，分別是報表、探索、廣告和設定。

這些區塊分工明確，涵蓋了從數據檢視到進階分析、廣告優化到系統設定的完整流程。

以下將逐一介紹這四大介面，並從功能、應用場景和操作重點等多角度進行說明。

（一）報表

報表介面是 GA4 的核心區域，用於檢視網站或應用程式的基本數據。

它提供了多種預設報表，幫助使用者快速了解整體流量、使用者行為和轉換情況。

GA4 的報表以「生命週期」為核心，圍繞使用者從進站到轉換的完整歷程，分為以下四大模組：

• 獲客：追蹤流量來源，了解哪些渠道（如自然搜尋、社群媒體或廣告）帶來最多訪問。

• 參與：分析使用者在網站或 APP 的互動情況，例如停留時間、觸發事件數等。

• 營利：適合電商或訂閱型服務，用於追蹤收入來源與購買行為。

不過因為 ADBest 不是電商，所以在這份報表裡面不會有數據。

需要是電商網站才會有數據顯示。

• 回訪率：檢視使用者回訪情況

應用場景：

• 掌握網站或 APP 的整體表現，例如每日流量波動、熱門內容等。
• 分析使用者行為，找出流量來源或潛在問題等。

操作亮點：

• 電商網站可透過「營利報表」追蹤購物車棄單率，並根據數據優化結帳流程。
• 部落格網站可利用「參與報表」分析各流量來源的用戶行為，例如停留時間、瀏覽頁數與轉換率，從而判斷哪些流量來源能帶來高互動或高轉換的用戶，進一步針對這些來源優化內容策略以提升曝光效果。

（二）探索

探索工具是 GA4 的進階數據分析模組，適合需要深入挖掘數據的使用者。

主要功能：

• 自由探索：提供高度自訂的分析，使用者可設定維度、指標與篩選條件。
• 漏斗分析：追蹤使用者從進站到轉換的完整流程，找出可能的流失環節。
• 路徑分析：了解使用者在網站或 APP 上的行為方向，例如點擊順序或瀏覽路徑。
• 區隔重疊：比較不同使用者群體的行為差異。

案例示範：如何解決數據問題？

• 問題：一家電商網站發現，許多使用者在結帳頁面流失，導致轉換率低。
• 解決方法：透過漏斗分析，追蹤使用者的流失步驟，發現結帳表單過於複雜是主要原因。
• 結果：簡化結帳流程後，轉換率提升了 20%。

操作亮點：

• 提供多種分析模板（如路徑分析、轉換漏斗等），即使是非技術背景的使用者也能輕鬆上手。
• 探索模組支援多種視覺化工具（如熱圖、折線圖、樹狀圖），讓複雜的數據更易於理解，適合用於內部簡報或策略討論。
• 行銷團隊可以利用「區隔重疊」分析不同廣告渠道帶來的客群特性，找出高價值目標。
• 可透過「路徑分析」了解使用者的操作或瀏覽習慣，優化網站或 APP 的設計。

（三）廣告

廣告介面是 GA4 專為廣告投放與成效追蹤設計的功能模組，幫助行銷人員更有效地優化廣告策略。

廣告模組的主要功能：

• 投放前：透過 GA4 的受眾分析功能，精準鎖定目標客群。
• 投放中：即時追蹤廣告點擊率、轉換率等指標，快速調整內容或策略。
• 投放後：利用轉換建模技術，補足因第三方 Cookie 減少導致的數據缺失，計算真實的投資報酬率（ROI）。

應用場景：

• 分析不同廣告渠道（如 Google Ads、Facebook Ads）的投放成效，優化預算分配。
• 電商網站可追蹤廣告帶來的實際營收，計算投資報酬率（ROI）。

操作亮點：

• 若廣告目標是提升銷售，建議搭配 GA4 的「營利」與「廣告」報表進行分析，找出最具效益的廣告渠道。
• 若廣告目標是提升品牌曝光，可透過「互動率」指標，了解使用者是否與網站內容產生互動。

（四）設定

設定介面是 GA4 的後台設定區域，用於調整追蹤代碼、事件設定和帳戶權限等。

這部分功能雖然不直接影響數據呈現，但卻是確保數據準確性與安全性的地方。

主要功能：

• 資料流設定：設定網站或 APP 的資料流，確保 GA4 能正確蒐集數據。
• 事件與轉換設定：自訂追蹤的事件類型（如按鈕點擊、表單提交）並定義轉換目標。
• 使用者管理：分配帳戶權限，確保不同角色的使用者能夠正常使用數據。
• 整合工具：與其他 Google 工具（如 BigQuery、Google Ads）進行整合。

應用場景：

• 行銷團隊可透過事件設定，追蹤特定的行銷活動表現。
• 工程師可在資料串流設定中檢查追蹤代碼是否正確部署，避免數據遺漏。

操作亮點：

• 提供清晰的分層式設定介面，方便快速找到所需功能。
• 支援多平台整合，提升數據蒐集的全面性。

GA4 可以做什麼？對企業的幫助在哪？

（一）追蹤使用者進站行為

GA 能夠追蹤使用者從進站到離開的完整旅程，並以事件為核心來記錄所有互動行為，例如頁面瀏覽、按鈕點擊、影片播放或購物車操作。

完整的數據架構可以讓企業能夠更細的分析使用者行為，還能根據這些行為數據快速發現問題並採取行動。

例如，若發現大量使用者在結帳頁面流失，企業可以針對該頁面進行優化，減少購物車棄單的情況以提升轉換率。

（二）深入了解目標受眾

透過分析人口統計資料（如年齡、性別、所在地）以及裝置偏好（如桌面端或行動端），企業可以找出客戶輪廓，並根據不同的受眾調整行銷策略。

例如，若某品牌發現行動端使用者的轉換率低於桌面端，可能需要優化行動端的使用者體驗，或針對行動端受眾設計專屬優惠活動。

（三）機器學習與預測分析可提前掌握客戶行為

GA4 引入了機器學習技術，進一步提升了數據分析的深度與預測能力。

它可以自動生成如「購買可能性」或「流失可能性」等預測性指標，幫助企業提前預測客戶行為。

舉例來說，針對高流失風險的客戶，企業可以及時推出專屬優惠或提醒通知，提升留存率；而針對高購買可能性的客戶，則可以設計精準的行銷活動，進一步提高轉換率。

（四）廣告成效追蹤與優化

在廣告投放與成效追蹤方面，GA4 與 Google Ads 的整合讓企業可以掌握廣告從點擊到轉換的完整過程。

透過 GA4 分析廣告的數據，例如點擊率、轉換率和投資報酬率，並根據數據調整廣告策略，確保行銷預算沒有被浪費。

GA4 也提供的受眾重新行銷功能，還能針對曾造訪過網站但未完成購買的使用者進行再行銷，增加轉換機會。

（五）跨平台與跨裝置整合

企業可以同時追蹤網站與應用程式的數據，並整合這些數據來分析使用者在不同裝置（如桌面端、行動端）之間的行為。

例如，一位使用者可能先在手機上瀏覽產品，然後轉到桌面電腦完成購買，GA4 能夠將這些分散的行為串聯起來，幫助企業更準確地分析轉換路徑。

（六）隱私保護

隨著數據隱私法規（如 GDPR 和 CCPA）越來越嚴格，GA4 採用了無需依賴 Cookie 的數據建模技術，幫助企業在保護使用者隱私的同時，仍能獲取數據。

GA4 也提供了數據控制選項，讓企業能夠更好地管理和使用數據。

（七）報表與視覺化工具

企業可以透過數據儀表板快速查看網站或應用程式的運營狀況，並根據數據趨勢調整策略。

例如，若某電商平台在促銷期間發現流量激增但轉換率未見顯著提升，這可能顯示使用者對促銷內容感興趣，但購物流程可能存在問題。

企業可以根據這些洞察進一步優化促銷策略或購物流程。

（八）自動化與即時分析

GA4 能自動蒐集常見的使用者互動數據（如滾動、點擊與影片觀看），減少了手動設定的步驟。

此外，GA4 支援即時數據分析，讓企業能快速掌握行銷活動的成效，並即時調整策略。

（九）支援多元業務場景

對於電商而言，GA4 的「營利報表」能追蹤購物車棄單率及每筆交易的價值；對於內容網站，GA4 的「參與報表」則能分析使用者的停留時間與互動深度。

Google analytics 如何安裝？

（一）建立 Google Analytics 帳戶與資源

企業需要在 Google Analytics 官方網站上建立帳戶與資源（Property）。

這一步驟可以在 [Google Analytics 官方網站] 完成，並需填寫以下基本資訊：

• 帳戶名稱：企業名稱或專案名稱等。
• 資源名稱：用於標示追蹤的網站或應用程式。
• 報表時區與貨幣：選擇與業務相關的時區與貨幣，確保數據的準確性。

在 GA4 版本中，每個資源都會自動生成一組「測量 ID」（Measurement ID）。

（二）建立 GA4 帳戶與資源獲取追蹤代碼並整合至網站

完成資源建立後，Google Analytics 4 會提供一段 JavaScript 追蹤代碼，這段代碼需要被安裝到網站的每個頁面，以便正確蒐集使用者行為數據。

以下是安裝追蹤代碼的步驟：

1. 取得追蹤代碼：進入 GA4 的管理後台，選擇「資料串流」（Data Stream），點擊對應的網站資源，找到「全域網站標籤」（Global Site Tag，簡稱 gtag.js）的代碼。
2. 嵌入網站：將這段代碼複製並貼到網站所有頁面的 `<head>` 標籤內，確保代碼會在頁面載入時執行。

例如：

“`html

   <head>

       <script async src=”https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXXXXX”></script>

       <script>

           window.dataLayer = window.dataLayer || [];

           function gtag(){dataLayer.push(arguments);}

           gtag(‘js’, new Date());

           gtag(‘config’, ‘G-XXXXXXXXXX’);

       </script>

   </head>

   “`

3. 驗證安裝：完成代碼嵌入後，可以透過 Google Tag Assistant 或 GA4 後台的即時報表功能確認數據是否正確傳送。如果看到即時數據更新，代表追蹤代碼已成功運作。

（三）建立 GA4 帳戶與資源整合 Google Tag Manager（非必要）

若企業網站需要追蹤更多自訂行為（如按鈕點擊、影片播放等），建議使用 Google Tag Manager（GTM）來管理追蹤代碼。

GTM 是一個標籤管理工具，能集中管理所有追蹤代碼，減少直接修改網站程式碼的麻煩。

1. 建立 GTM 帳戶與容器：登入 [Google Tag Manager]，建立帳戶並新增容器（Container），選擇網站或應用程式的類型。
2. 新增 GA 標籤：在 GTM 中，新增一個「Google Analytics：GA4 設定」的標籤，並輸入 GA4 的 ID（在 GA4 設定裡的資料串流可以找到）。
3. 觸發條件：設置觸發條件為「所有頁面」或特定條件（例如按鈕點擊）。
4. 發布容器：完成標籤設定後，點擊「提交」並發布容器即完成。

（四）建立 GA4 帳戶與資源設定事件追蹤與轉換目標

GA4 的核心概念是「事件」，所有使用者行為（如點擊、滾動、下載檔案等）都以事件的形式記錄。

因此安裝完成後，企業可根據需求設定自訂事件與轉換目標。

1. 預設事件：GA4 已內建多種常見事件（如頁面瀏覽、滾動深度、影片觀看等），只需啟用即可自動追蹤。
2. 自訂事件：若需追蹤特定行為（如按下購物車按鈕），可透過 GTM 或直接在網站程式碼中新增自訂事件。

例如：

“`javascriptgtag(‘event’, ‘add_to_cart’, {currency: ‘TWD’,value: 100.0,items: [{ item_name: ‘商品名稱’, item_id: ‘12345’ }]}); “`

 “`javascript

gtag(‘event’, ‘add_to_cart’, {

currency: ‘TWD’,

value: 100.0,

items: [{ item_name: ‘商品名稱’, item_id: ‘12345’ }]

});

 “`

3. 設定轉換目標：進入 GA4 後台的「事件」設定頁面，將事件標記為「轉換」，以便在報表中追蹤並評估成效。

（五）建立 GA4 帳戶與資源測試與優化

安裝完成後需要進行測試，確保數據蒐集的正確性。

以下是幾個測試與優化的建議：

1. 即時報表測試：透過 GA4 即時報表確認事件是否正確記錄。例如，模擬點擊按鈕或完成購買流程，檢查是否觸發對應的事件。
2. 跨裝置測試：確認數據是否能正確追蹤使用者在不同裝置（如手機與電腦）之間的行為。
3. 排除內部流量：設定過濾規則，排除內部員工或開發團隊的流量，避免影響數據準確性。

（六）建立 GA4 帳戶與資源進階整合與應用

Google Analytics 4 提供了多種進階功能，能與其他工具整合以提升數據分析的深度：

1. 整合 Google Ads：將 GA4 與 Google Ads 連結，追蹤廣告投放的成效，並根據數據進行再行銷。
2. 整合 CRM 系統：將 GA4 數據匯出至 CRM（如 Salesforce），分析客戶全生命周期的行為。
3. BigQuery 數據分析：GA4 支援將數據匯出至 BigQuery，進行更進階的數據分析與模型建構。

（七）建立 GA4 帳戶注意事項

1. 選擇適合的資料蒐集方式：對於隱私要求較高的企業，建議啟用 GA4 的「同意模式」（Consent Mode），確保在用戶未同意追蹤時仍能蒐集匿名數據。
2. 定期檢查與更新：網站架構或行銷策略的改變可能影響數據追蹤，需定期檢查追蹤代碼的運作情況。
3. 關注數據隱私法規：確保安裝與使用符合 GDPR、CCPA 等法規要求。

GA4 常見名詞一覽

（一）資料串流（Data Stream）

資料串流是 GA4 中的數據來源設定，代表不同平台的數據輸入通道。

GA4 支援三種資料串流類型：網站（Web）、iOS 應用程式（iOS App）與 Android 應用程式（Android App）。

每個資料串流都會生成一個唯一的測量 ID，用來標記數據來源，這個概念讓 GA4 能夠整合跨平台的數據。

應用場景：假如企業同時擁有一個網站與兩款應用程式，資料串流能幫助企業追蹤使用者在多個平台上的行為，並將這些數據整合到同一個資源中進行分析。

（二）事件（Event）

事件是 GA4 的核心數據單位，用於記錄使用者在網站或應用程式上的行為。

與 Universal Analytics 的「點擊」或「頁面瀏覽」等固定維度不同，GA4 將所有行為都統一為事件，並允許自訂事件的參數。

事件類型：

• 自動收集事件：如頁面瀏覽（page_view）、滾動（scroll）等，無需額外設定即可自動追蹤。
• 推薦事件：Google 提供的標準化事件建議，如購物車加入（add_to_cart）或完成購買（purchase）。
• 自訂事件：企業可根據需求定義行為，例如點擊特定按鈕或下載檔案。

應用場景：透過事件參數（如按鈕名稱、點擊位置）進一步細分行為，企業能更準確地了解使用者的操作習慣，並優化網站設計。

（三）使用者屬性（User Properties）

使用者屬性是用來描述使用者特徵的變數，例如年齡、性別、會員等級或地理位置。

這些屬性能幫助企業進行受眾分群，並針對不同特徵的使用者提供個性化的行銷內容。

應用場景：假如某電商網站希望分析 VIP 會員的購物行為，可以透過設定「會員等級」作為使用者屬性，進一步將數據應用於再行銷活動。

（四）轉換（Conversion）

轉換是用來衡量目標完成度的指標，代表使用者完成了企業設定的重要行為，例如購買商品、提交表單或註冊帳戶。

在 GA4 中，任何事件都可以被標記為轉換事件。

應用場景：企業可將「add_to_cart」（加入購物車）設定為轉換事件，進一步分析購物流程中哪些環節可能導致使用者流失，並進行優化。

（五）工作階段（Session）

工作階段是指使用者在一定時間內與網站或應用程式的互動，在 GA4 中，工作階段使用事件進行記錄，例如 session_start 事件。

在 Universal Analytics 中，工作階段會因為午夜（12:00 AM）或來源變更（例如，從一個網站跳轉到另一個網站）而被中斷；在 GA4 中，這些因素不會自動中斷工作階段，因此使用者的工作階段能夠跨越午夜或來源變更。

應用場景：透過分析工作階段長度與事件數量，企業可以評估使用者的參與度，並找出提升使用者停留時間的策略。

（六）活躍使用者（Active Users）

活躍使用者是 GA4 的核心指標，用於衡量在特定時間內與網站或應用程式互動的使用者數量。

GA4 將「活躍使用者」定義為觸發了 engagement_time_msec（參與時間）的使用者。

應用場景：企業可追蹤每日或每月的活躍使用者數量，作為評估行銷活動效果或產品吸引力的重要指標。

（七）參與時間（Engagement Time）

參與時間是 GA4 中用來衡量使用者與內容互動的時間長度。

與 Universal Analytics 的「跳出率」不同，GA4 更注重使用者的參與程度，而非僅僅記錄是否有互動。

應用場景：假如某內容網站希望提高文章的閱讀深度，可以分析參與時間，找出使用者最感興趣的內容類型，進一步優化內容策略。

（八）維度與指標（Dimensions and Metrics）

維度與指標是 GA4 報表的基礎：

• 維度（Dimensions）：如地理位置、裝置類型或事件名稱。
• 指標（Metrics）：如工作階段數、轉換率或收入。

應用場景：可以結合維度與指標進行交叉分析，例如查看不同地區的使用者在特定行銷活動期間的購買行為。

（九）預測指標（Predictive Metrics）

GA4 引入了機器學習技術，提供多種預測指標，例如購買可能性（Purchase Probability）與流失可能性（Churn Probability）。

這些指標能幫助企業提前預測使用者行為，並採取相應行動。

應用場景：針對高流失風險的使用者，企業可以設計專屬優惠，提升留存率；針對高購買可能性的使用者，則可強化促銷力度，增加轉換。

（十）BigQuery 整合

GA4 支援將數據匯出至 BigQuery，進行更進階的數據分析。這一功能特別適合需要處理大規模數據或自訂分析模型的企業。

應用場景：企業可以使用 BigQuery 分析跨裝置行為，或結合其他數據來源（如 CRM）進行分析。

（十一）同意模式（Consent Mode）

同意模式是 GA4 的隱私保護功能，允許網站在未獲得使用者追蹤同意時，仍能蒐集匿名化的部分數據。

這功能特別適合需要遵循 GDPR 或 CCPA 等隱私法規的企業。

應用場景：在歐盟市場運營的企業可以啟用同意模式，確保數據蒐集合規的同時，仍能獲取有用的數據洞察。

GA4 4 大重要追蹤事件解析

（一）自動收集事件

自動收集事件是 GA4 預設自動啟用的事件，無需額外設定即可追蹤，這些事件涵蓋了使用者在網站或應用程式上的基本互動行為。

它們的設計目的是幫助企業快速掌握網站的核心數據，並大幅降低初期設定的複雜度。

範例事件：

• page_view：記錄頁面瀏覽行為，是網站分析的基礎事件。
• scroll：當使用者滾動頁面至 90% 時觸發，幫助了解內容的參與度。
• click：記錄特定連結的點擊行為。
• file_download：當使用者下載檔案時觸發。
• video_start / video_progress / video_complete：針對影片內容進行追蹤，例如影片開始播放、播放進度達到某百分比或完整播放。

應用場景：自動收集事件特別適合用於基礎的網站效能分析，例如了解哪些頁面最受歡迎、使用者是否有深入瀏覽內容，或者是否有互動行為（如滾動或點擊）。

（二）推薦事件

推薦事件是 Google 建議企業根據特定業務需求進行設定的標準化事件。

這些事件雖然需要手動設定，但其名稱和參數已被 Google 定義，目的是讓數據在不同企業之間具有一致性，便於跨平台分析與報表製作。

範例事件：

• add_to_cart：當使用者將商品加入購物車時觸發。
• purchase：記錄完成購買的行為，通常用於電商轉換分析。
• sign_up：當使用者完成註冊時觸發。
• login：記錄使用者登入行為。
• search：當使用者進行站內搜尋時觸發。

應用場景：推薦事件非常適合用於電子商務、會員網站或其他需要追蹤特定業務行為的場景。

例如，電商網站可以透過推薦事件分析購物流程中的轉換漏斗，從「瀏覽商品」到「加入購物車」再到「完成購買」，找出使用者流失的環節並進行優化。

此外，使用推薦事件還能確保數據能與 Google Ads 等廣告平台無縫整合，提升再行銷的精準度。

（三）自定義事件

自定義事件是 GA4 中最具彈性的事件類型，允許企業針對特定需求設計專屬的事件與參數。

當自動收集事件與推薦事件無法滿足業務需求時，自定義事件就能派上用場。

企業可以根據自身的產品特性或行銷目標，定義獨特的事件名稱與參數。

範例事件：

• cta_button_click：當使用者點擊特定的行動呼籲按鈕（Call-to-Action）時觸發。
• form_submit：記錄使用者提交表單的行為。
• product_filter：追蹤使用者在篩選商品時的操作，例如選擇價格範圍或品牌。
• quiz_completion：當使用者完成問卷或測驗時觸發。

應用場景：自定義事件適用於各種獨特的業務場景。

例如，教育平台可以設置「quiz_completion」事件來追蹤學生完成測驗的情況；而一個旅遊網站則可以設置「flight_search」事件來記錄使用者的航班搜尋行為。

這些數據能幫助企業更深入地了解使用者的需求與偏好，藉此優化產品或服務。

（四）轉換事件設置

轉換事件是用來衡量關鍵業務目標完成的，代表使用者完成了企業設定的重要行為。

在 GA4 中，任何事件都可以被標記為轉換事件，這讓轉換設置的彈性大幅提升，企業可以根據自身需求定義轉換標準，而不再局限於固定的指標。

設定流程：

1. 在 GA4 後台的「事件」頁面中，找到需要標記為轉換的事件。
2. 將該事件標記為「轉換」，即可在報表中追蹤其表現。
3. 可進一步為轉換事件設置條件，例如僅計算來自特定地區或裝置的轉換。

應用場景：轉換事件適用於追蹤對業務最重要的行為，例如完成購買、提交聯絡表單、訂閱電子報等。

透過分析轉換事件的數據，企業可以評估行銷活動的成效，找出哪些渠道或策略能帶來最高的轉換率，並進一步優化行銷資源分配。

（五）實際切角

事件參數的運用

GA4 的事件架構允許每個事件附加多個參數，例如按鈕名稱、商品類別或使用者所在的頁面。企業可以透過這些參數進行更細緻的數據分析。

例如，電商網站可以為「add_to_cart」事件添加「商品類別」參數，進一步分析哪些類別的商品加入購物車的頻率最高。

事件的層次化分析

透過將事件分層（例如從自動收集事件到推薦事件，再到自定義事件），企業可以逐步深化數據追蹤的範圍與細節，從基礎的網站流量分析，到深入的使用者行為洞察，最終實現完整的數據閉環。

整合機器學習與預測功能

GA4 提供的預測指標（如購買可能性與流失可能性）可以與事件數據結合使用。

例如，針對觸發特定事件但預測購買可能性較低的使用者，企業可以設計再行銷活動，提升轉換機會。

跨平台追蹤與整合

GA4 的事件架構支援多平台數據整合，企業可以追蹤使用者在網站與應用程式上的完整行為路徑。

例如，從使用者在應用程式中瀏覽商品，到在網站上完成購買，這些跨平台行為都能通過事件追蹤實現無縫整合。

GA4 會如何影響行銷策略

在數據分析層面，GA4 採用了事件導向的數據模型，讓行銷團隊不再侷限流量數字，而是著眼於更具價值的使用者行為指標，例如互動率或影片觀看完成率，這些洞察能幫助設定更具體且可操作的行銷目標。

接著，在使用者旅程的掌握上，GA4 提供跨平台的數據整合能力，能追蹤用戶從網站到應用程式的完整行為路徑，協助行銷人員優化各階段的策略，例如提升購物車頁面的轉換率或縮短結帳流程。

GA4 的機器學習功能則為行銷策略帶來了預測能力，能夠提前辨識用戶的購買可能性與流失風險，讓行銷團隊有機會制定挽回策略或推送個性化內容。

除此之外，GA4 的受眾分析與事件追蹤功能，讓行銷人員能建立精準的再行銷名單，並結合廣告投放實現更高效的轉換表現。

最後，GA4 的即時數據分析功能，讓行銷團隊能在活動進行期間快速掌握成效，並即時調整預算分配或內容策略，確保行銷活動能以最好的狀態運行。

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