Google Analytics 4 的 22 大优势

当人们谈到 Google Analytics 4 时，常常会将它与其前身 Universal Analytics 进行比较。GA4 究竟好在哪里？为什么我应该使用它？

如果你也有类似的疑问，那么这篇博客文章正是你所需要的。在本文中，我将带你了解 Google Analytics 4 的主要优势。

不过需要注意的是，这些 Google Analytics 4 的优势并没有按照重要性排序。这并不意味着第 2 条就一定比第 17 条更好。

准备好了吗？我们开始吧。

1. 探索分析

在 Universal Analytics（GA3）中，这一整套功能（称为“高级分析”）仅对付费的 GA360 用户开放。但在 GA4 中，它已成为内置功能的一部分。

探索分析（Explorations）可以让你构建强大的自定义报告，深入探索你的数据（这也是“Explorations”这一名称的由来），并找到你真正想要的答案。

这里提供了多种可视化和分析方式。如果你对数据分析是认真的，那么你会在这里花费大量时间（就像我一样）。以下是其中几种探索分析方法的例子：

• 自由形式探索

• 漏斗探索

• 路径探索

2. 临时漏斗分析

我一直很讨厌 Universal Analytics（GA3）里的漏斗分析。你必须提前进行配置，一旦出错，数据就基本报废了。而且你无法调整漏斗设置并将其应用到历史数据中。

这正是 Universal Analytics 中漏斗分析最大的缺陷。其他分析工具（比如 Mixpanel）允许我们创建多种不同的漏斗，并对已有的数据进行反复分析和尝试。但在 GA3 中，我们在这种情况下几乎是“被绑住的”。

幸运的是，Google Analytics 4 终于修复了这个我们早就该拥有的功能。你现在可以随时构建漏斗，并将它们应用到已经收集到的数据上。

这让漏斗分析再次变得强大而实用。

3. BigQuery 集成

这一点主要面向高级用户。在 Universal Analytics 中，只有付费用户才能将 GA 的原始数据导出到 BigQuery。而在 Google Analytics 4 中，所有用户都可以做到这一点（因为它已经包含在免费的功能套件中）。

我必须承认，BigQuery 并不容易上手，它与 Google Analytics 4 相比完全是另一种“物种”。但如果你熟悉 SQL，这项集成将会非常有价值。

4. 数据建模

这一点颇具争议。有些人可能认为这是一个优势，而另一些人则把它视为一种限制。

我们的数据质量正在持续下降，这是我们必须接受的现实。跟踪限制与防护、广告拦截器、隐私法规等因素的存在，意味着我们每年能够收集到的数据都会越来越少，其准确性也会随之降低。

正是在这种背景下，Google Analytics 4 试图在一定程度上缓解这一问题，并引入了机器学习。通过各种算法，GA4 会尝试填补部分缺失的数据空白。

例如，转化建模已经运行了一段时间，它承诺将一部分原本归因于直接渠道的转化，重新归因到其他渠道。这在收集到足够数据后是可以实现的，GA4 的机器学习模型会利用这些数据来预测和估算哪些转化应该被重新归因到其他流量来源。

从理论上讲，这听起来非常不错，也有可能让我们看到更准确的营销活动数据。

但另一方面，这也是一个“黑箱”。我们无法确切知道 GA4 的算法在“思考”什么，也无法了解为什么某些转化会被归因到不同的流量渠道。我们只能选择信任，而这并不容易。

另外，如果你在使用同意模式（Consent Mode）发送数据，那么行为建模（Behavioral Modeling）也是可用的。

5. 数据驱动归因

这是另一个在 Universal Analytics 中仅对付费用户开放的功能。

简而言之，归因就是将转化的功劳分配给用户在完成转化路径中接触到的不同广告、点击和因素。归因模型决定了哪个流量来源可以获得这次转化的“功劳”。

举个例子：如果一位访客先通过付费广告进入你的网站，之后又通过 Google 搜索再次访问并完成转化——那么这次转化的功劳应该归给谁？付费广告？自然搜索？还是两者都算？

在 Universal Analytics 中，默认的归因模型是“最后一次非直接点击”，并且它适用于所有报告。虽然在某些特定报告中可以切换归因模型，但也仅限于此。

而在 Google Analytics 4 中，默认的归因模型称为“数据驱动归因”。这种归因方式会根据每一次转化事件的数据来分配转化功劳。它不同于其他归因模型，因为它会使用你账户中的实际数据来计算每一次点击交互所做出的真实贡献。

这也是另一个使用了更复杂算法的地方，这些算法会决定不同流量来源应获得多少转化功劳。这也意味着，不同 GA4 属性中的归因结果很可能会有所不同。

其优势在于，一些流量来源可能会获得更准确的转化归因，从而更好地体现其投资回报率（ROI）。

但另一方面，这同样是一个我们必须选择信任的“黑箱”。

6. 改进的路径分析

在 Universal Analytics 中，我另一个不太喜欢的功能是流程报告（Flow Reports）。它们存在一些明显的限制，比如非常容易受到抽样的影响，或者无法从漏斗末端进行路径分析。

幸运的是，这些问题在 GA4 的路径探索（Path Exploration）中得到了改进。当然，它仍然不是完美无缺的，但这些改进无疑是非常受欢迎的。

例如，你可以将“购买（Purchase）”设置为分析的终点，然后向后回溯，查看网站访客在完成购买之前都做了些什么。

7. 灵活的数据模型

在 Universal Analytics 中，我们必须遵循一套固定的数据结构。系统中存在不同的命中类型（如页面浏览、事件、交易、社交互动等），并且还需要遵循特定的事件分类体系（事件类别、事件操作、事件标签等）。

而在 Google Analytics 4 中，数据结构更加灵活，也在一定程度上得到了简化。这里的一切都是“事件”。除了事件本身，你还可以同时发送参数/属性，用来提供关于事件、上下文以及用户的更多细节信息。

不过，灵活性越高，责任也就越大。为了确保数据的规范和可用性，你必须提前做好规划，认真思考命名规范。否则，最终很可能会得到一团混乱、难以使用的数据。

8. 简化的跨域跟踪

在 Universal Analytics 中，跨域跟踪往往让人感到困惑且配置复杂。

而且即便如此，人们对它仍然有很多疑问，因为其中确实充满了各种细节和“坑”。

但在 Google Analytics 4 中，这一切都被大大简化了。你不再需要在代码中配置各种复杂的指令，而只需在 Web 数据流的设置中列出所有属于该业务的域名即可。

9. DebugView

Google Analytics 4 大幅提升了调试和问题排查能力。借助 DebugView，我们现在可以实时查看传入的事件及其参数和对应的值。

不再需要等待数小时才能在标准报告中看到新数据，而是可以在几秒钟内完成检查。

不过需要记住的是，即使你已经在 DebugView 中看到了数据，仍然建议你不时查看其他报告（标准报告或探索分析），以百分之百确认一切都在正常运行。

10. 增强型衡量

在过去，如果你使用的是默认设置且没有进行任何额外自定义，Google Analytics 只能跟踪页面浏览（Pageviews）。如果你没有时间或预算去实现更多自定义事件，GA4 可以“开箱即用”地为你提供更多数据。

增强型衡量（Enhanced Measurement）是一整套功能，可自动跟踪额外的事件，包括：

• 页面滚动超过页面高度的 90%

• 站外链接点击

• 与嵌入式 YouTube 视频播放器的互动

• 文件下载

• 站内搜索等

因此，这对只需要基础分析、但又希望多获取一些事件数据的用户来说非常有价值。不过，随着分析需求的提升，你很可能还是会希望拥有一个更加定制化的跟踪方案。

11. 隐私控制

我们所处行业的环境正在发生变化（尤其是隐私法规方面），而 Google Analytics 4 正在努力适应这些变化。例如，GA4 默认启用了 IP 匿名化处理（而且无法关闭）。

至于其他相关的控制和功能，主要包括：

• Google Signals（用于收集用户额外信息，例如人口统计数据）可以针对特定地区进行禁用

• 你可以将某些事件标记为非个性化广告事件，这些事件将不会被用于构建再营销受众

• 你可以将数据保留期限设置为 2 个月（适用于探索分析）

• 如果用户联系你并提出请求，你可以轻松删除某个特定用户的数据

• 数据删除更加精细，支持只删除特定子集的数据

12. 事件细分

在 Universal Analytics 中，只支持两种细分类型：用户细分和会话细分。但如果你想创建一个只包含特定事件的细分，是无法实现的。

幸运的是，这在 Google Analytics 4 中得到了改变。GA4 支持三种细分类型：用户细分、会话细分和事件细分。

13. 用于衡量参与度的更多指标

Google Analytics 4 在跟踪参与度相关指标（例如参与时长）方面表现得更好。在 Universal Analytics 中，如果访客没有访问其他页面，或者你没有跟踪其他互动，“页面停留时间”这一指标往往会显示为 0。

而在 GA4 中，每一个事件都会同时记录参与时长（即网站处于浏览器活动标签页中的时间）。这使得参与度相关指标相比 GA3 更加准确。

14. 预测性指标

这里是 Google Analytics 4 中机器学习再次发挥重要作用的一个场景。如果你的网站拥有较高的流量和购买量，GA4 可以用来构建如下预测型受众：

• 可能在未来 7 天内购买的用户

• 可能在未来 7 天内流失的用户

• 预计未来 28 天内的高价值消费者

• 可能在未来 7 天内首次购买的用户

• 可能在未来 7 天内流失的购买用户

你可以将这些受众直接用于 Google Ads 广告投放。

不过需要注意的是，使用这些功能的前提是你的 GA4 属性必须达到一定的数据量门槛。

15. 简化且更强大的转化设置

在 GA4 中，配置转化的流程变得更加直观。你只需要跟踪一个事件，然后将其标记为转化即可。

相比之下，在 GA3 中配置目标（转化）对一些用户来说要复杂得多，需要定义事件类别、事件操作等。而现在，基本只需点击一下即可完成（虽然也有少数例外情况，但大多数情况下都是一键完成）。

16. 用户 ID 不再需要单独的视图

如果访客可以登录你的网站，你就可以跟踪用户 ID 并将其发送到 GA。在 Universal Analytics 中，这些数据只能在单独的 User-ID 视图中查看。

而在 Google Analytics 4 中，用户 ID 数据与非用户 ID 数据存储并显示在同一个属性和报告中，这使得分析过程更加方便。

17. 应用和网站数据存储在同一属性中

在 Google Analytics 4 刚推出时，它被称为 Google Analytics App + Web。正如你所猜到的那样，其主要卖点之一就是可以在同一个属性中存储并分析网站和移动应用的数据。

尽管后来 GA 更名为 Google Analytics 4，但这一核心理念始终没有改变。

18. 部分限制有所提升

尽管 Google Analytics 4 仍然存在一定的数据收集限制，但与旧版本相比，其中一些限制已经有所提高。例如：

• 用户会话不再限制为最多 500 个事件

• 每个属性可以创建更多的自定义维度和指标

• 用户属性（也称为用户范围的自定义维度）在每个属性中有单独的 25 个限制

• 截至本文撰写时，属性可收集的事件数量没有上限（但仍需注意，抽样机制依然可能生效）

当然，在部分限制提高的同时，也引入了一些新的限制（例如事件名称长度、参数值长度等）。因此，仍然需要持续关注这些限制。

19. 更加可定制的界面

左侧导航和标准报告都可以进行调整，以更好地满足你的业务需求。这可以通过报告自定义和“库（Library）”功能来实现。

当然，这方面仍然有改进空间，但这种可定制化的方式本身具有很大的潜力。

20. 报告身份

Google Analytics 会使用多种方式来识别网站访客（具体取决于你向 GA4 发送了哪些类型的数据）。最基础的识别方式是基于设备的识别，例如在网站上主要依赖第一方 Cookie。

如果你启用了 Google Signals 并发送了用户 ID，就可以解锁更多识别方式。这个功能的实用之处在于，你可以随时更改其设置，而且这些更改会同时应用于历史数据和未来数据。

存储在 Google Analytics 服务器上的原始数据不会受到影响，所发生的变化只体现在数据和用户的计算方式上。

21. 归因模型可更改

在 Universal Analytics 中，几乎所有报告都使用“最后一次非直接点击”归因模型，而且你无法对其进行更改。而在 Google Analytics 4 中，你可以更改归因模型，并且该更改会应用于大多数报告。

更棒的是，这种更改会同时影响 GA4 中的历史数据和未来数据。它不会改变原始数据本身，只是改变了数据的计算和归因方式。

不过需要注意的是，如果你的标准报告使用的是会话范围维度（例如“会话来源”）或用户范围维度（例如“首次用户来源”），那么新的归因模型设置将不会生效。

22. 异常检测

尽管在 Universal Analytics 中也可以配置提醒，但 GA4 在异常检测方面做得更好一些。当你的数据出现突然下降或激增时，GA4 能够识别这种异常并向你发送通知。

这一功能可以通过在属性中配置**自定义洞察（Custom Insights）**来实现。

尽管有时这些峰值检测可能会出现误报，但整体表现仍然相当不错。

Google Analytics 4 的优势：总结陈词

请记住，这份清单并不是最终结论。GA4 还有更多优势，但在我看来，以下这些是最显著、最值得关注的 Google Analytics 4 优势：

• 强大的探索分析

• 临时漏斗分析

• BigQuery 集成

• 数据建模

• 面向所有用户的数据驱动归因

• 改进的路径分析

• 灵活的数据模型

• 简化的跨域跟踪配置

• 借助 DebugView 实现更深入的调试

• 增强型衡量——自动跟踪更多事件

• 更完善的隐私控制

• 事件细分

• 更多用于衡量参与度的指标

• 预测性指标与受众

• 更简化且更强大的转化跟踪

• 用户 ID 不再需要单独的视图

• 应用和网站数据存储在同一属性中

• 部分限制有所提升

• 更加可定制的界面

• 可随时更改报告身份

• 归因模型可更改

• 更出色的异常检测

当然，GA4 并非完美。有些功能仍然缺失（而且我们也无法确定它们是否会回归），还有一些地方的操作体验不够直观。不过，GA4 仍处于高度活跃的开发阶段，未来还会带来更多改进和优势，帮助你的业务适应行业的发展趋势。

如果你认为我遗漏了 Google Analytics 4 的一些重要优势，欢迎在评论区告诉我。