Google Analytics App + Web – 详细了解新功能

最近，Google 推出了一项新的 App + Web 功能，允许您将来自网站和移动应用程序的数据合并到一个 Google Analytics（分析）属性中。 对于希望跨不同平台跟踪和分析用户行为的公司来说，这一新功能应该会让生活变得更轻松。

目前，App+Web 处于 beta 测试阶段，肯定会进一步开发和完善。 但是，我们已经对其进行了测试，检查了它的数据结构，并尝试了内置的导出到 Google BigQuery 功能。 我们渴望与您分享我们的第一印象。

在标准的 Google Analytics 中，一切都是围绕会话构建的。 App + Web 则背离了这一点，使用了基于事件、参数和用户的数据模型。 原则上，它使用与 Google Analytics for Firebase 相同的数据方案并具有相同的功能，只是补充了新功能。

一方面，这种方法将使产品分析师的工作更轻松，因为来自网站和应用程序的数据将以相同的格式收集。 另一方面，由于新的结构和数据处理逻辑，现有的报表将需要重做。

App + Web 的测试版使用事件参数和用户属性，而不是点击、会话、产品和用户级别的通常自定义参数。 乍一看，这似乎限制了您的能力。 事实上，只有用户级别和命中级别的选项仍然可用。 此外，尚不清楚是否有必要为现有的自定义跟踪（例如自定义维度）开发和实施单独的指标系统。

我们很高兴看到增强测量 - 一个很酷的选项，无需向您的网站添加新标签。 除了事件（在 App + Web 中自动收集）之外，您还可以跟踪页面查看和滚动、点击、站点搜索、视频查看和文件下载。 要配置他们的跟踪，只需激活资源设置中的选项。

如果您使用的是 SDK 或 gtag.js，您可以使用 App + Web 来收集一些用户属性，而无需向您的网站添加任何额外的代码。 例如，您可以收集人口统计数据、设备品牌、设备型号和类型、用户语言和用户兴趣。 这些属性可用作报表中的受众和常规过滤器的参数。

另一个 App + Web 奖励是自定义销售漏斗报告（又名“特殊漏斗”），以前仅适用于 Google Analytics 360 用户。

此外，在新的 App + Web 属性中，此报告提供了更多机会。 例如，现在最多可以使用十个步骤，而不是五个步骤。 您可以设置步骤之间的时间限制，使用可选步骤等。这种灵活的设置将帮助您确定转换的重要步骤，并在不使用第三方工具创建报告的情况下找出用户在漏斗的哪个阶段迷路。

熟悉的实时报告在 App + Web 中被 StreamView 功能取代。 一方面，它提供了更详细的信息：您可以看到更多关于在过去半小时内访问过您的站点或应用程序的用户的数据。 另一方面，StreamView 不提供 Google Analytics 中实时可用的流量来源数据。

DebugView 工具也从 Firebase 迁移到了 App + Web，这极大地简化了测试并为网站引入了新功能。

与标准的 Google Analytics 相比，App + Web 对设置以及事件和参数的数量和名称有更严格的限制。

例如，在 App + Web 中，您可以使用：

• 最多 500 个唯一事件（不包括自动事件）（事件名称最多 40 个字符）
• 最多 15 个转化事件（类似于 GA 中的目标）
• 每个事件最多 25 个参数（传输参数值最多 100 个字符）
• 多达 25 个用户属性
• 最多 50 位观众

此类限制可能会干扰大型和中型公司的运营，这些公司拥有收集许多附加参数的大型站点。 例如，对于具有大量微转化的企业来说，十五个转化事件是不够的。

App + Web 界面更像 Firebase，而不是标准的 Google Analytics，因此您不会找到一些对营销人员很重要的报告。 例如，没有流量来源、成本分析、电子商务或网站搜索的报告，没有广告渠道分组等。

广告费用数据和线下数据也仍然无法上传到 App + Web 中。 并且无法调整会话的持续时间，默认为 30 分钟。 或许当 App + Web 结束 beta 测试时，其中的一些功能就会出现。

到目前为止，App + Web 还没有与 Google BigQuery 直接集成：数据是通过 Firebase 上传的，此功能仅适用于 Blaze 计划的客户。 也就是说，上传的数据可能是未采样的，但您必须根据数量为数据处理支付额外费用。

至于上传时间，每15分钟将当天的事件数据加载到中间表中（流导出）。 每天一次将完整数据导出到单独的表，然后删除中间表。

目前，App + Web 的上传结构与 Firebase 的上传结构相同。 在这方面，很可能表中的数据是根据 Firebase 逻辑进行处理的。 从字段的描述来看，上传数据时，首先将用户带到应用程序（或网站）的来源、渠道和活动都记录在 BigQuery 表中。 对于归因，在 traffic_source 字段中使用了最后点击（多渠道）模型。

进行了测试上传后，我们注意到源、媒体和活动也与事件参数一起传输，但不是与所有事件一起传输（我们尚未找到任何官方信息，但我们假设它们已传输浏览量和/或转化事件）。 使用哪种归因模型尚不清楚。

Firebase 中的归因细微差别：

• 归因数据仅适用于转化事件。
• 当没有关于来源、媒介、广告系列、广告网络类型或创意的数据时，来源中的（未设置）标记会出现。
• Firebase 中的转化时间范围无法更改：安装时间为 30 天，重新参与时间为 180 天（应用内转化）。

不仅对广告渠道的评估，销售计划的执行也取决于您使用的归因模型。 理想情况下，归因模型应该在下单前考虑到链中各个渠道的客观贡献，结合线上和线下数据，并具有透明的计算逻辑。 OWOX BI Attribution 完成了所有这些工作。

使用 OWOX BI Attribution，您可以评估您的活动对您网站和实体店销售的贡献，并有效分配您的广告预算。

借助 App + Web，Google 改变了在 Google Analytics 中构建报告的方法。 这个新属性使用基于事件及其参数的数据模型。 因此，上传到 Google BigQuery 的数据格式发生了变化。

总的来说，App+Web 的功能还是比较粗糙的。 但该产品处于测试阶段，Google 团队正在计划更改和改进。 许多标准 Google Analytics（分析）用户熟悉的报告、设置和功能在这种新的媒体资源类型中尚不可用。

那么你现在应该切换到 App + Web 吗？ 在标准的 Google Analytics 中停止收集数据绝对不值得。 最好尝试这两种方法并比较它们的数据模型和报告。

希望在单一界面中分析其应用程序和网站数据的公司会喜欢 App + Web。 它可以让您了解哪些广告渠道和哪些平台最能吸引新用户并带来更多转化。

由于数据以不同的、更简单的结构从 App + Web 上传到 Google BigQuery，因此产品分析师需要担心的嵌套字段更少。 因此，使用 SQL 查询更加方便。

通过此次更新，Google 简化了收集数据并将其从 Google Analytics 传送到 Google BigQuery 的过程，适用于准备显着改变其报告结构和网站上的指标系统的项目

• 由于 App + Web 还没有关于流量来源和成本分析的标准报告，营销人员将很难使用它来评估广告活动的有效性——找出特定来源带来了多少会话，比较 ROAS所有频道等
• 关心从 Google BigQuery 获取实时、原始、非抽样数据的企业
• 将大量自定义参数从其网站传输到 Google Analytics 并希望针对这些参数构建 Google BigQuery 报告的公司也不会受益。
• 此外，App + Web 不适用于希望上传到 BigQuery 并在报告中使用交易数据的项目，也不适用于希望在漏斗中考虑用户的每一步并诚实评估广告渠道而不给出所有价值的公司用于在订购前转换到最后一个频道。

然而，并不是所有的事情都如此悲伤。 您仍然可以使用 OWOX BI 或 BigQuery 导出功能来完成所有这些事情，该功能在 Google Analytics 的付费版本中可用。 您可以在我们关于 OWOX BI 与 Google Analytics 360 的不同之处的文章中详细了解这两种方法的功能、优缺点。

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