Google Analytics 4 的主要优势，或者您现在应该切换的原因

2022 年 3 月 16 日，谷歌宣布将于明年关闭 Universal Analytics。 标准版将于 2023 年 7 月 1 日停止工作，Universal Analytics 360 将从 2023 年 10 月 1 日起停止处理匹配。尚未切换到新版 Google Analytics（分析）4 的每个人都将很快必须这样做，因为继续使用旧版本将无法使用。

在本文中，我们分析了 Google Analytics 4 的主要优势以及为什么不应延迟过渡到新版本。

在过去的十年中，人们开始生活在互联网上，并定期从多个设备访问它。 如果之前我们分析了 cookie、设备、浏览器、来自上下文广告、搜索和目标网络的访问，那么现在分析特定用户在设备、平台和产品中的流量非常重要。

今天，了解客户的企业获胜。 最新的 Google Analytics 更新反映了这样一个事实，即我们现在将用户理解为不是一组 cookie，而是一个特定的人。 我们知道他们可以在不同的平台上行动，并且需要连接个人跨平台的个人资料。

根据西方分析巨头的估计，美国和西欧市场存在以下情况：

• 85% 的公司将客户体验管理列为他们的首要任务。 这意味着他们投资于跟踪和客户体验分析。 他们明白有必要围绕用户而不是围绕分析系统显示的流量和会话来构建业务和分析。
• 40% 的公司使用基于帐户的营销 (ABM) 模型构建营销。 这是一种强调和与特定客户建立个人沟通的策略。

饼干正在慢慢成为过去。 它们的生命周期是有限的，并且使用第三方 cookie 的能力是有限的。 它们不再是有关人员的可靠数据来源，也不再是构建分析平台的可靠支持。 因此，Google Analytics 4 正在远离 cookie。

2021 年，Google Analytics 经历了一次重大更新，改变了许多事情：

• 建筑学
• 数据管道
• 数据采集​​和用户识别机制
• 自动事件
• 分析能力；
• 集成
• 界面

Google Analytics 和许多其他分析系统具有基于会话/基于 cookie 的架构，每组 cookie 都有一个根标识符。 在 Google Analytics 中，此标识符称为客户端 ID。 还有一些会话——用户访问——所有报告都是在这些会话的基础上构建的。 曾几何时，这是转向电子商务系统运营模式的先决条件。 但随着时间的推移，许多与会话模型相关的错误和问题浮出水面。 例如，建立正常的同期群分析、计算转化次数以及根据广告活动的有效性和对业务的影响来评估广告活动是一种冒险。

Google Analytics 4 是一个基于事件和基于用户的系统。 Google Analytics 4 中的一切都是围绕用户（而不是会话）构建的，与网站的任何交互都被视为一个事件。 事件被记录下来，用户通过网站的路径是从它们构建的。 事实上，与这些事件一起工作，就像微转化一样，我们可以建立许多公司需要的基于渠道的归因，以便最早评估网络营销投资的有效性。

乍一看，数据管道几乎没有变化。 在 Universal Analytics 中，您可以通过 Firebase 配置网站和移动应用跟踪。 但我们真正拥有的是什么？ 有来自网站的数据管道，也有来自移动应用程序的独立数据管道。 要连接它们，您必须对 cookie 进行合理的修改。 此外，CRM 系统还有一个单独的数据管道，带有用户 ID。 如果由于某种原因我们无法分配用户 ID，我们使用 Google Signals 代替。

现在，Google Analytics 4 可以将数据用作单一管道：网站 + 应用程序 + 用户 ID。 以前，我们拥有三个独立的数据管道，而现在我们对网站、移动应用程序和用户 ID 进行统一报告。 此外，您不再需要在用户 ID 下创建单独的视图。 Google Analytics 4 完全放弃了视图：一切都在属性级别进行配置。

以前，数据是根据 cookie 或您可以独立收集的有关用户的信息获取的，例如来自您的 CRM、ERP、CMS 或 PPM 系统的用户 ID。

现在，可以同时为每个用户分配一个用户 ID、Google 信号，以及最重要的设备 ID。 如果您不能使用用户 ID，您可以将其替换为设备 ID。 所有统计信息都是围绕用户或统一设备标识符构建的，而不是 cookie。 以前，从两个不同的浏览器但从同一设备访问网站的人有两个不同的客户端 ID。 这意味着如果网站上没有授权并且没有用户 ID，则无法链接这些 ID 的统计信息。 根据谷歌分析，这是两个不同的访问者。 现在，多亏了设备 ID，这些访问可以在 Google Analytics 4 的引擎盖下粘贴到一个配置文件中。

以前，在网站上安装 Google Analytics 后，我们收到一个空白字段。 我们只收到了并非总是正确收集的流量，例如，因为该公司有多个域并且未配置跨域跟踪。 这个问题对中小型企业尤为重要。 公司收到了无用的统计数据，根据这些统计数据，几乎无法理解或预测广告投资的有效性。

现在，在安装时，Google Analytics 4 默认配置自动事件：页面浏览量、滚动、传出点击、文件下载等。 这允许那些不熟悉 Google Analytics 并且不想浪费时间来获取开箱即用的事件预设的人。 这将允许使用这些分析的营销人员进一步获得输入来评估和预测他们的表现。

Universal Analytics 以复杂的报告和相互冲突的数据而闻名。 它向用户展示了一百万个表格、数字和格式。 此外，在设置报告时，您可能会偶然发现不兼容的参数，并且只有在保存报告时才能找到它们。 报告对用户不友好，并且系统的功能受到基于 cookie 和客户端 ID 的架构的限制。

在 Google Analytics 4 中，您可以创建报告、数据切片和受众，并在旅途中进行比较。 它更快更方便。 现在，您拥有一个关于用户和他们在网站或应用程序中执行的操作的单一数据集，您可以以方便的方式构建这些数据。 事实上，Google Analytics 4 是一组精心定制的仪表板。

Universal Analytics 很难集成。 Measurement Protocol 允许您将数据传输到 Google Analytics，但它在跟踪和测试中并不总是稳定和透明的。 因此，我们有不稳定的自定义集成，并且远离透明的游戏规则——例如，采样或上传的数据量。 我们在各种连接不良的接口中接收大量数据。 此外，要将数据上传到 Google BigQuery，您必须切换到 Google Analytics 360 或使用第三方服务。

Google Analytics 4 是一个单一的数据系统。 现在，我们可以在一个界面中查看有关我们网站上用户操作的所有数据。 这些数据可以轻松地与 Google 的广告服务和 BigQuery 集成。

在 Google Analytics 4 中，界面第一次发生了很大变化。 在早期版本中，报告看起来熟悉多年。 现在我们有了一个与 Google Data Studio 界面非常相似的快速界面，您需要习惯它。

如果您现在正在寻找进入分析的途径，那么您很幸运。 最好从 Google Analytics 4 界面开始，因为这是未来。

从 2022 年 1 月 7 日起，所有 Google Analytics 4 用户都可以使用基于数据的跨渠道归因模型。

我们想从归因模型中得到什么？ 使其准确和易于理解。 但 Universal Analytics 中可用的标准归因模型仅满足其中一项要求。

例如，最流行的最终点击归因模型（Last-Click、Last Non-Direct Click）是很容易理解的——所有价值都赋予了最后一个广告系列。 但它有一个明显的缺点——它忽略了除最后一个活动之外的所有活动的贡献。

许多人使用关联转化，尤其是在评估展示广告系列时。 该模型为用户与之交互的每个广告系列的转化提供了价值。 但是这样的评估是非常不准确的，因为它只考虑了一个活动存在于链中的事实，而忽略了它的影响程度。

概率归因模型（例如数据驱动）会产生更准确的结果。 他们评估某个活动增加了多少转化的可能性，并据此确定其价值。

以前，只有 Google Analytics 360 用户可以访问基于数据的归因。 要使用它，他们需要满足额外的要求。 例如，他们需要在 Google Ads 中拥有一个帐户，该帐户已累积至少 15,000 次广告点击，并且一次转化操作在 30 天内至少获得了 600 次转化。

与以前的版本不同，Google Analytics 4 可以更改所有报告的预定义归因模型。 现在，您不仅可以免费应用基于规则的跨渠道模型，还可以应用基于数据的替代模型。

让我们总结一下：

• 谷歌分析变得更加智能。 它自动化了许多过去手动完成的操作。
• 还有更多的机会。 Google Analytics 已成为比以前版本更专业的分析平台。

分析自动化服务不会因为以下几个原因而失去相关性：

• 用于分析的数据源仍然很多：Google Analytics、ClickHouse、Amplitude、Google BigQuery 等。数据很多，是异构的，那些可以将这些数据组合成单一决策工具的服务，例如 OWOX BI，将会很受欢迎。
• 广告工具越来越多。 TikTok 势头强劲，广告正在通过博客发展。 人们开始从越来越多的来源来到您的企业。
• 仍然需要合并数据。 即使在第四版中，Google Analytics 也没有汇集所有必要的数据。 越来越多的企业会发现 Google BigQuery，因为数据与存储的集成变得更加容易。
• BI 解决方案的价值只会不断增长。 公司需要自己的分析环境来做出决策。 企业需要通过生命周期分析来构建管理，因此提供 BI 解决方案的服务越来越受欢迎。

为了在当前现实中发挥作用，企业需要：

• 将他们的客户视为人，而不是一组 cookie。 否则，在接下来的几年里，将没有什么可关注的。
• 了解整个客户旅程，而不是片段。 如果没有客户旅程分析，就不可能正确投资（以最小的 CRR 和最大的 ROMI）。
• 与每个客户建立个性化的沟通。 现在，数字营销和分析有了一个新的数据驱动开发周期。 企业有真正的机会跨多个设备跟踪一个人并将这些数据合并到一个分析环境中（在同一个 Google Analytics 4 中），然后将其传输到分析数据库并将其与来自他们自己系统的数据合并。 结果应该是与数据库中每个受众群体的个性化沟通。 或者如果您根据 ABM 模型建立营销，则单独与每家公司合作。

这意味着收集有关用户的所有信息并将其用于营销和自动化分析非常重要。

• 尝试尽可能准确地识别您的受众并积累用户数据。 考虑如何确保在您的网站和其他平台上收到用户 ID。
• 在识别访客时，不要忘记保护个人数据。 警告您的用户您正在收集有关他们的数据。
• 与 Universal Analytics 并行安装 Google Analytics 4。 为什么要并行工作？ 目前，这些版本提供了不同的可能性。 例如，Google Analytics 4 允许您在基于事件的架构中连接配置文件。 这使得从您的网站内或您的平台之间记录事件和构建用户路径成为可能。 在 Universal Analytics 中很难做到这一点。
• 如果您有移动应用程序，请在 Google Analytics 4 中编译数据。
• 设置所有重要事件的跟踪：微转化和评估渠道所需的转化。 在大多数情况下，基于渠道的归因是关于投资有效性和网站更改的重要决策工具。 Google Analytics 4 默认配置的事件在 99% 的情况下是不够的。
• 及时了解 API 更新并调整您的数据收集系统。
• 设置基本报告和受众。 例如，Google Analytics 4 可以用作公司管理的分析仪表板。 为了避免淹没在一百万个报告中并避免在 Data Studio 中配置报告，您可以在 Google Analytics 4 中设置一个分析仪表板，并将其用作客户或管理层的报告工具。
• 将所有可用的受众数据合并到一个数据库中。 尝试在数据库中保存尽可能多的有关您的受众（无论是否已识别）的数据。 这将使您不依赖于分析系统的更新和更改，并保存与您交互的人的数据。
• 更新 Google Analytics 上的企业培训材料。
• 确保当前报表在切换到 Google Analytics 4 后不会中断。有两种选择：要么重做报表并为 Google Analytics 4 数据结构重写所有 SQL 查询，要么模拟数据（OWOX BI 可以做到这一点）。 OWOX BI 自动将数据转换为模拟结构并将其连接到报告。 只需更改数据源，在模型级别更改对象，所有编辑都将应用于所有报告。

OWOX BI 是授权的谷歌云平台合作伙伴，我们向客户保证与谷歌提供的同样高标准。 OWOX 拥有将业务数据传输到 Google Analytics 4 的经验，通过为客户提供流畅的迁移过程，从创建独特的指标系统到为业务用户举办关于 Google Analytics 功能的研讨会，因为新版本与以前的版本有很大不同。 让我们看看我们向 Google Analytics 4 的迁移路径是什么样的。

第 1 步：OWOX BI 分析师识别、开发和部署度量系统，以及配置并行跟踪。 此步骤可能包括以下内容：

• 在 Google Analytics 4 中创建和配置属性。
• 使用 Google Tag Manager 安装 Google Analytics 4 跟踪代码。
• 激活增强的测量事件收集并检查事件如何传输到 Google Analytics 4。
• 创建安装 Firebase SDK 的说明。
• 验证 Firebase SDK 安装说明的实施。
• 在 Google Analytics 4 属性中激活 Google Signals。
• 设置 Google Analytics 4 资源与 Google Ads 的集成。
• 将 Google Analytics 4 属性链接到 Google BigQuery 项目。
• 提供有关基本 Google Analytics 4 功能的研讨会。
• 在网站/应用程序中测试实施的指标。
• 设置 Google Tag Manager 以将自定义事件的数据发送到 Google Analytics 4。
• 设置转化事件等

配置 Google Analytics 4 并开始收集历史数据后，您需要解决更新旧报告并将数据从 Google Analytics 4 连接到它们的问题。 学习新的数据结构并重写所有 SQL 查询对于任何分析师来说都是一场噩梦。 但是您可以避免这些折磨，将您的分析部门从这项工作中解放出来，并允许分析师使用 OWOX BI 智能数据在不了解 SQL 的情况下在几分钟内创建特殊报告。

步骤2.通过应用 OWOX BI 将报告转移到基于来自 Google Analytics 4 的数据。 我们的分析师可以将这些数据转换为模拟结构，并使用它在 OWOX BI Smart Data 中创建报告。 这些报告很有价值，因为它们是：

• 从源中抽象出来，因为它们建立在使用智能数据获得的数据切片上
• 无需手动编写 SQL 查询即可创建

如果您进行任何更改（例如，将访问者对象的数据源从 Universal 更改为 Google Analytics 4），此类报告不会中断，因为所有更改都是在数据模型级别进行的。

显然，对于不同的企业，迁移到 Google Analytics 4 的路径可能会有所不同。 有关详细信息，请与我们的专家预约演示会议，了解如何使用 OWOX BI 升级到 Google Analytics 4。

尽管谷歌早就宣布计划过渡到新版本的谷歌分析服务，但许多分析师仍然没有开始为这种变化做准备。 但是，我们坚信是时候迁移 Google Analytics 4 并将其作为衡量的核心了。

Google Analytics 4 对企业的主要好处是访问新功能、考虑到移动技术的指数增长的可能性，以及覆盖所有客户接触点的能力，从而更容易放大客户行为。 更不用说新版本是为了满足营销人员的需求，并为他们提供关于将注意力集中在哪里或改变策略的见解。

我们强烈建议您不要错过过渡的正确时机，因为如果您等待，您可能会丢失历史数据。 对于营销人员来说，历史数据非常重要，因为它构成了决策的基础。 因此，尽早在 Universal Analytics 和 Google Analytics 4 中开始并行跟踪至关重要。