为什么你应该迁移到 GA4，为什么现在
已发表: 2022-05-122020 年 10 月，Google 推出了最新版本的 Google Analytics 4 或 GA4。 围绕此次发布的营销集中在其强大的功能上。 如果您现在还没有迁移到 GA4，那么您将需要继续阅读。
让我们更详细地了解 GA4 以及为什么现在应该开始迁移。
快进>>
- 什么是GA4
- UA和GA4有什么区别
- 为什么你现在应该迁移到 GA4
- 关于 GA4 你需要知道的一切——专业提示
什么是GA4？
GA4 是下一代谷歌分析。 这是对数据收集和分析的完全重新构想，将在 Universal Analytics 中运行良好的所有内容与旨在利用大数据和机器学习带来的机会的全新功能结合在一起。
GA4 和 Universal Analytics 有什么区别？
关键区别在于 Google 在全新架构上构建了 GA4。 他们围绕会话的概念构建了 Universal Analytics，会话本质上是一系列页面浏览量。 另一方面，GA4 是围绕事件的概念构建的。 事件可以是任何东西，从浏览量到点击、表单提交，甚至是您自己定义的自定义事件。
这种架构的变化具有许多重要的意义。 首先，这意味着 GA4 可以收集比 Universal Analytics 更多的数据。 其次，这意味着 GA4 可以让您更深入地了解人们在您的网站或应用程序上所做的事情。 第三，这意味着 GA4 可用于跟踪几乎所有内容，而不仅仅是网络流量。
让我们看一下 GA4 的一些关键功能。
跨平台追踪——网络和应用
GA4 最强大的功能之一是它能够跨设备和平台跟踪用户。 这意味着您可以全面了解用户如何与您的品牌互动，无论他们是在您的网站上、您的移动应用程序上，还是两者兼而有之。
这可以通过使用所谓的“数据流”来实现，这些数据流本质上是您可以根据特定标准创建的数据的不同“视图”。 例如，您可以为所有网络流量创建一个流，为所有应用程序流量创建一个流，或者为来自某个国家/地区的所有流量创建一个流。
这样做的另一大优势是它可以更轻松地跟踪转化，因为您可以看到用户从开始到结束的整个旅程，无论他们使用什么设备或平台。
分析和报告
GA4 引入了一个新的 Google 报告部分，该部分提供了一个新的工具集来运行高级分析。 这取决于您想要的任何页面或事件。 此外，借助新的分析工具，您可以将数据导出到 BigQuery 以进行更深入的分析。
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BigQuery 集成
GA4 最令人兴奋的功能之一是它与 BigQuery 的集成，BigQuery 是 Google 的基于云的数据仓库服务。 这意味着您可以将 GA4 数据导出到 BigQuery 中进行存储和分析。
这是一个巨大的优势，原因有两个：首先，它为您的数据提供了近乎无限的存储空间； 其次，它为高级分析开辟了一个全新的世界，而没有外部连接器的 Universal Analytics 根本不可能做到这一点。
例如，您可以将数据导出到 BigQuery，然后使用 SQL 运行在 GA 界面中无法执行的复杂查询。 或者，您可以使用机器学习来发现数据中隐藏的见解。
底线是，如果您认真对待数据分析，那么 GA4 与 BigQuery 的集成将改变游戏规则。
将您的数据从 Universal Analytics 导出到 Google BigQuery
保存您的历史数据
通过机器学习获得更好的洞察力
GA4 的另一大优势是它使用机器学习来提供更智能的见解。 GA4 使用“概率匹配”将来自不同来源的数据拼接在一起，让您更全面地了解您的用户。
例如，假设您同时在 Google Ads 和 Facebook Ads 上投放广告系列。 GA4 可以使用概率匹配来匹配这两个广告系列的数据，并为您提供它们如何执行的单一视图。
这只是 GA4 对机器学习的使用如何为您提供 Universal Analytics 无法提供的洞察力的一个示例。
改进的数据模型
GA4 中最重要的变化之一是收集数据的方式。 在 Universal Analytics 中，数据是通过放置在每个网站页面上的标签收集的。 GA4 使用“基于事件的跟踪”，这意味着它不依赖于页面浏览量，而是在用户交互或事件发生时跟踪它们。
这在跟踪用户行为时为 GA4 提供了更大的灵活性和准确性。
例如，假设您有一个具有搜索功能的网站。 使用 Universal Analytics，您可以跟踪搜索结果页面的综合浏览量。 但是使用 GA4，您可以在实际搜索发生时跟踪它们，而不管用户在哪个页面上。
这种基于事件的模型还可以跟踪不一定发生在网页上的用户交互，例如离线转化或应用内购买。
简而言之，GA4 改进的数据模型可以更准确、更完整地了解用户如何与您的网站或应用程序进行交互。
购买概率和流失
GA4 另一个令人兴奋的新功能是它能够预测购买概率和流失率。 购买概率衡量用户在您的网站或应用程序上购买的可能性。 流失衡量用户停止使用您的产品的可能性。
GA4 使用机器学习来预测每个用户的购买概率和流失率。 这意味着您可以更有效地定位您的营销工作，并专注于最有可能转化或流失的用户。
此外，GA4 将继续学习并随着时间的推移变得更加准确。 所以当你使用它时，它会变得越来越有价值。
为什么你现在应该迁移到 GA4
如您所见，GA4 是 Universal Analytics 的一次重大升级。 它更强大、更灵活、更准确。 如果您对数据分析很认真，那么您现在应该转到 GA4。
您不仅可以访问所有新特性和功能，还可以利用 GA4 的持续学习和改进。 重要的是要考虑到 Google 将在 2023 年 7 月停止 Universal Analytics，因此无论如何您都必须升级。
您会冒丢失数据的风险吗？ 我们当然不会。
由于 UA 将很快停止收集新会话，因此现在移动您的跟踪意味着您将在新平台中拥有一年的历史数据，无论是 GA4 还是其他平台。 这也意味着您在过渡期间不会有停电期，因为您可以同时使用两者，直到您完全过渡。 但最终，您可以测试数据的可靠性，而且您并不急于迁移。
关于 GA4 你需要知道的一切——专业提示
当您将跟踪迁移到 GA4 时，这里有一些专家提供的提示，以确保过渡尽可能容易。
历史数据和新界面
“如果您打算继续使用 Google Analytics，那么现在移动数据并设置 GA4 的主要原因是能够在未来利用您的历史数据。 不管你喜不喜欢，谷歌分析将在 2023 年默认迁移到 GA4，所以你最终必须这样做。 如果您现在这样做，您将获得两个好处：历史数据和学习平台的领先优势。
第二个好处被低估了。 虽然 GA4 是一个新的学习界面，并且缺少以前平台中易于访问的一些报告和功能，但它还提供了强大的变革性功能，例如构建自定义渠道和跟踪群组。 学习基于事件的模型需要转变思维方式。 现在这样做将使您在以不同方式思考如何记录和访问您的分析见解方面领先一步。”
Omniscient Digital 联合创始人 Alex Birkett
新的数据模型和分析功能
“你今天想要开始使用 GA4 的最大原因之一是，因为它有这个新的数据模型并且需要这个新的实现，你必须开始使用它并开始实现它才能访问所有这些新的特征。
您无法将现有数据从旧实现转移到这个新平台。 至于新的后端，实际上，这里的变化是谷歌采用了基于事件的数据模型。 这种数据模型在其他平台中非常常见，使其更易于使用。
所以在一天结束时，营销人员会想要开始使用 GA4，因为在几个月后，它将成为最好的地方。 这就是这些新功能所在的地方，您可以在其中创建渠道。 我们可以以在 UA 中很难做到的方式进行路径分析和理解内容性能。
要访问所有这些功能，您需要使用 GA4。 同时使用两者非常容易。 目前，最好的建议是继续使用 UA，但除了你已经拥有的属性外，只需开始使用 GA4。”
Charles Farina，增长和创新专家，GA & GTM 万事万物顾问
数据差距影响决策
“随着 Google 宣布 Universal Analytics 的日落日期为 2023 年 7 月，我们建议我们所有的客户在 2022 年 6 月之前运行完全配置并设置 GA4 分析，与他们的 UA 账户并行。数据驱动的组织知道数据比较的黄金标准是同比数据。
年复一年的数据到日落日期决定了至少提前一年（即 6 月底）完全配置 GA4 的建议。 延迟 GA4 实施将意味着在日落日期之后任何有意义的同比数据比较都会出现差距，这最终可能会影响您的组织做出有效的成本和基于收入的数据决策的能力。”
Amanda Thomas，Konstruct Digital 管理合伙人
是时候清理你的实现了
“正确实施 GA4 需要时间。 通常，仅在 GA4 中复制 Universal Analytics 实施并不是一个好主意，因为它是一个完全不同的工具，具有不同的数据模型。 此外，大多数 GA 实现从未正确设计。 现在迁移到 GA4 为我们提供了重新思考数据收集并删除所有从未用于任何事情的遗留跟踪的机会。”
Hopkins Oy 的分析专家兼联合创始人 Mikko Piippo
准备好从 UA 迁移到 GA4 了吗？
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即使您还有时间迁移数据，也不要等待太久——不知不觉中，UA 将消失，每个人都将继续前进。