本文為Measure Summit 其中一場演講 A Changing Industry And What’s Next 的筆記分享。講者為大家看官方GA教學影片時都很熟悉的臉孔 Krista Seiden。

整體來說,這算是推廣新版本Google Analytics App + Web的一場演講,若你還不知道這是什麼工具,建議可以閱讀本文與附上的延伸文章做了。

數據平台使用問卷的發現與趨勢

講者在他的推特與各個資料分析社群中發送線上問券,詢問大家使用數據平台的狀況,下列是從問券回復中所發現的趨勢

  1. 近80%的人,主要使用Google Analytics或Google Analytics 360 為主要數據平台
  2. 擁有第二個數據平台的人,其需求各異,有些為了想看到不同的insight(Hotjar),有些把GA當作第二選擇的是因為需要廣告受眾包,有些是因為該平台提供的服務更適合用於data mining等技術層面的應用(Snowplow)
  3. 數據平台使用上,有兩個極端的傾向,整合不同資料來源到in-house做更複雜的分析,或是僅用一個主要的數據平台做分析。
  4. Snowflake, Segment, Amplitude等工具開始讓使用者直接獲取raw event data,而不是侷限在平台內的分析
  5. 隨著GDPR, ITP, CCPA 等措施,將越來越難收集cookie-based的資料

Google Analytics App + Web簡介

根據上述幾點的發現與趨勢,講者認為Google Analytics App + Web 提供許多相應的解決方案。下面整理 3個特點。

  1. 整合不同來源的資料,如網站、ios或Android的APP,並可用User ID做跨裝置辨識。
  2. 沿用GA4F的event-based的資料搜集方式,且無資料量搜集上限。
  3. 可將原始事件資料導入到BigQuery(免費功能),便於後續做更深入分析。

Google Analytics App + Web中的事件資料

每個GA App + Web資源可以設定 500個獨立事件,每個事件底下可以帶最多 25個事件參數。可以想像參數是拿來描述被觸發的這個事件的細節,例如發生的位置、商品名稱、文章ID、使用者身份等等。

事件可分為下列三類,要特別注意的事,若欲追蹤的事件已經在官方建議事件的列表中,就直接使用官方提供的事件名稱,如此GA App + Web上的特定分析報表才可使用。

自動搜集的事件

官方建議導入的事件(可再細分不同產業的建議事件)

自定義客製的事件

Google Analytics App + Web 新功能介紹

  1. Enhanced measurement功能在GA App + Web內可以直接設定追蹤特定事件,如pageview, scrolls, outbound clicks等等,設置上與經典GA相比簡單很多。
  2. Google Tag manager 新增設置GA App + Web的tag
  3. 一些新增的指標與報表
    1. Engaged sessions:在站上待超過10秒即被算作Engaged sessions,算是跳出率指標的取代方案(講者特別提到他痛恨跳出率XD)
    2. Engaged sessions per user:平均每個使用者的Engaged sessions 數量,會因為網站的新舊訪客的比例而有所影響。
    3. Engagement time:經典版GA停留時間的優化版本,參考Firebase追蹤APP的Engagement time所設計。因應Web的環境,考量到瀏覽器tab和螢幕睡眠等因素做過優化。
    4. Ecommerce Reporting:最近推出的新功能,不過很多細節,建議參考講者寫的Blog文章
    5. Analysis:裡面有exploration, funnel, path 等不同的分析方法,建議大家玩看看,也可以參考講者的文章

新舊版GA轉換的常見問答

Q1:新版沒有舊版的 pageview資訊,該如何做頁面分析?

A1:新版GA會自動紀錄觸發事件時的page_name參數,可以此參數去看與其他事件之間的連結做分析。

Q2:在舊版GA中設定了50+的自訂維度資料到每一個匹配,該怎麼轉換到新版GA中一個事件只有25個參數?

A2:舊版User 層級的自訂維度資料將轉換到新版的User properties,舊版Hit 層級的自訂維度資料將轉換到新版的自訂義事件(上限500個)所以基本上500個以內的自訂維度是可以對應轉換過去的。

Q3:舊版GA中已經設定了三個層級的事件,搜集了無數個事件資料,該怎麼轉換到新版GA?

A3:因為新版GA的data model已經不一樣了,建議重新思考規劃。

Posted by CharlieJin

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