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如何做好GA4的升级与规划

ga4

新的GA4升级势不可挡,我结合了之前的经验,整理了相关的注意点与建议的步骤,希望对你有所帮助。如果你有相关的GA4升级部署需求,也可以和我联系(联系方式见末尾)。

背景介绍

免费版UA (Universal Analytics) 的数据收集会在 2023年7月1日停止,付费版UA到2024年7月1日停止,在此之前,需要尽快升级到最新版的GA4。同时,这次的升级是不是平滑过渡型升级,而是需要重新调整埋点代码,新建媒体资源与后台配置,所以相关的迁移需要尽量提前,以方便预留调整与测试的时间。

什么是GA4

GA4发布于2020年10月,是下一代的 Google Analytics。GA4是对数据收集和分析的重新构想,将 Universal Analytics 中运行良好的功能与大数据和机器学习更好的结合了起来。

相比于UA主要的区别有:

  • UA的初始设计是面向网站的,而GA4则更为灵活,围绕事件的概念构建,事件可以是任何内容,从页面浏览到点击。
  • 免费版的GA4支持BigQuery数仓的导出(有免费的额度)
  • 通过机器学习获得更好的洞察力,比如:不同来源用户数据的关联,购买的概率与流失率

升级相关的基本概念

从UA升级到GA4是一次大的升级,在具体的实施前,了解以下通用的概念或注意点,会有助于了解全貌和更好的制定升级策略。

UA的数据不会自动导入或连接到GA4:

  • 需要重新开始收集
  • 之前的UA数据需要手工导出

升级是在媒体资源一级操作:

  • 使用原有的账号,新建GA4类型的媒体资源
  • 在新建时,可以复制原有媒体资源的一些基础配置

数据模型与报表界面都发生了变化:

  • 虽然关注点,分析思路,常用的维度指标名称和之前的类似,但本质上发生了改变。
  • 后台报表与配置界面也发生了较大改变,需要重新学习与配置。

数据模型带来的变化:

  • 基于全面灵活的事件模型
  • 更多的自定义维度与指标
  • 原有的功能与配置,做不到100%的复制,需要做调整。
  • 可以在新的数据模型基础上,做更深入的自定义分析。

升级老的站点配置会比新站点部署工作量更大:

  • 老的站点与UA配置会有较多的自定义配置,如果要完整升级,需要调整:埋点代码,后台配置,自定义报表,订阅推送等。
  • 除了升级,还需要制定历史数据的导出计划

升级前的规划

凡事预则立,涉及到部署的升级,分析的升级,需要提前从:业务分析、技术、人的角度做好规划。

业务分析的角度:

  • UA中哪些分析模块或能力是我必须的(比如电子商务购买)?
  • 有哪些之前没有解决的需求,希望在这次升级中,得到解决?

技术的角度:

  • 埋点代码的部署,是否要考虑Tag Manager?
  • 全站基础代码的部署检查
  • 自定义事件代码的编写
  • GA4 后台配置,自定义报表配置

人的角度:

  • 不同角色人员的分工,如:领导需要考虑数据的衔接与KPI跟进,分析与运营人员,需要切换到新的数据模型与报表后台
  • 需求调研与人员的培训

推荐的升级流程

升级前的准备:

  • 整理UA的已有媒体与视图配置
  • 整理现有后台的人员角色与权限
  • 整理UA的自定义埋点代码

开始升级:

  1. 创建GA4媒体资源
  2. 部署基础的埋点代码:确认能覆盖到所有网站与App页面
  3. 自定义埋点代码的部署,如:用户级维度,用户操作的事件,电子商务事件等
  4. 验证自定义代码的数据收集是否有效
  5. 后台配置、自定义维度指标的配置、自定义报告的配置
  6. 广告账户的关联
  7. 与同步运行的UA数据做比对与验证

优化(可选):

  1. Google BigQuery数仓的集成(GA4的免费版也可以用了)
  2. 新的数据模型带来的增强的分析能力,如:多渠道路径的增强,漏斗的增强,预测等

收尾:

  1. 部署配置的文档整理
  2. 人员的培训
  3. UA历史数据的备份与导出
  4. 后继的常规维护

 


关于作者:

  • 分析师/培训师
  • Data x Design 组织者
  • Tableau 2016 上海站可视化大赛冠军
  • 曾就职于:知达教育、Teambition、华住酒店集团、沪江网
  • 有多年的网站数据分析经验,个人博客:jiyang.me

如果你有GA4相关的需求或问题,也可以加我的微信。

获取Google Analytics明细数据的方法与思路

我们在用Google Analytics进行网站分析的过程中,很多时候需要按用户ID,时间获取用户的访问明细,这样可以更好的和内部的CRM或订单系统对接。在GA后台导出或通过API获取数据是没法完成这一任务的,因为这儿得到的是聚合的数据,如按城市、来源的访问量、停留时间、跳出率等。

方案1:购买Google Analytics企业版

购买GA企业版,然后明细数据可以同步到谷歌的Big Query数据仓库,可以很方便的查询以及和已有系统做集成。这儿的主要成本是Google Analytics企业版,一年要10几万美元的费用,相比之下,Big Query会很便宜,因为是按存储量和查询收费。

在Big Query的示例数据库里有一个GA明细数据的例子,表结构和字段都很清晰,在GA的官方帮助里,也有查询的示例。

https://support.google.com/analytics/answer/3416091?hl=zh-Hans&ref_topic=3416089

方案2:使用开源的Piwik分析工具

Piwik 是一个开源的流量分析工具,PHP + Mysql,可以很方便的私有部署。使用Piwik最大的好处是统计代码的部署,维度指标的定义和GA非常类似,分析师可以很快的上手。这儿的成本主要在:服务器的部署,从Mysql数据库同步数据,以及数据处理的成本。如果想快速上手,也可以考虑Piwik Pro,会按照数据量收费。

方案3:前端Hack的方式

即在GA提交数据请求或打点的同时,把这儿请求的明细额外提交一份到自己的Web服务器,当然这种方式也还是需要额外的服务器部署和数据处理的成本。

总结

GA在免费流量工具里是非常好的产品,方便易用,和自家的广告系统也结合的很好。不过在需要获取明细或数据仓库的方案时,还是需要额外的成本。推荐的方式是免费的GA和私有部署的流量系统一起跑,这样既方便在GA后台看数据,也方便自己拥有明细数据做数据集成。


在Google Analytics中去掉页面查询参数来更好的了解页面访问情况

网站会通过页面的查询参数来传递信息,例如:城市ID,排序方式,第几页,这些参数很详细也有利于后继的计算处理,例如:哪一种排序方式用的最多,价格还是距离?

但有时候这儿的查询参数对于我们的分析又会造成干扰,因为GA对于每个不同Url的页面都会有个唯一身份浏览量的指标,即使只是查询参数不同,也会看着不同的页面。
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触屏站产品数据分析关注点与优化

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