[筆記] 新版 Google Analytics 4 property (GA App + Web) 功能介紹與新舊版 GA 比較
過去在分析使用者行為時，通常會使用 Google Analytic 來分析 Web 使用者；使用 Google Analytics for Firebase (GA4F) 來分析 App 使用者。但若是想要同時分析使用者跨裝置的行為，常常因為兩個工具的不同，導致資料無法銜接的狀況。
近期 Google 推出新版 GA App+Web ，新版 GA 整合了 Google Analytics for Firebase (GA4F)端 App 的資料 & GA 端 Web 的資料，提供一個新的 GA 資源，可以對於使用者進行跨裝置追蹤！
以下和大家分享今日 Google 官方說明會的筆記 (加上部分我自行彙整的內容)，希望能夠幫助大家對於新版 GA 有更多的了解。
- 經典版 Google Analytics：
現有的 Google Analytics，以網站分析為主。(App 目前大多使用 Firebase) - Google Analytics 4 Property (舊名：Google Analytics 應用程式 + 網站資源：
新版的 GA，可整合 Google Analytics for Firebase(GA4F)使用。可以將 App 和 Web 的數據可以結合在一起，並進行分析。亦可適用於以網站為主的企業。
Q：如果我只有網站，就不能使用新版 GA (App + Web Property) 嗎？
A：當然不是。新版 GA 的網頁數據蒐集也會有一組新的 Tag，和經典版 GA 是可以平行進行資料蒐集，互相不干擾的。所以只有網站也是可以使用新版 GA 的唷！
Q：為什麼會有新一代的 Google Analytics 產生呢？
A：因為現在使用者跨裝置的行為越來越多、也越來越複雜，例如小明在午休時使用電腦在 YouTube 上看到 OO 飯店的廣告覺得很有興趣，因此又使用 Google 搜尋該飯店，下班搭捷運通勤時又在手機 App 裡進行搜尋，和女友討論幾天之後，剛好在使用筆電時，到飯店官網進行付費、訂房。
以往這樣跨網站、App 的行為，我們需要結合 Google Analytics 和 Google Analytics for Firebase 兩個工具來進行分析。因為工具的不同，導致數據蒐集上會有資料斷點，而這次 Google Analytics 的改版，就是希望能夠把資料斷點的問題補起來，讓網站的資料跟App的資料連結在一起，也可以透過 App + Web Property 發現更多商業上的洞察，進行更有效的追蹤！
除了跨平台的資料整合之外，新版的 App + Web Property 也有許多重要的功能，包含跨平台的資料整合、數據蒐集更彈性、內建機器學習功能等。
【經典版 GA 與 新版 GA (App + Web Property) 比較】
(重要!) 過去經典版 GA 的概念是用工作階段(session)為主，但在新版 GA 會改為以 event 來做為標準。
新版 GA 的改動讓資料蒐集更有彈性，後台系統也支援資料蒐集數量無上限的容量。經典版 GA 免費版本為 1,000 萬個 hit/月，新版 GA 則無此限制。
在經典版的 GA 中，報表經過區隔或是拉取特定報表後，指定日期範圍中的工作階段數量超出資源類型的門檻，臨時查詢就必須進行資料取樣。新版 GA 若到達資料上限仍有可能會抽樣，但是這個資料上限相較經典版 GA 高出許多。
*因為新版的 GA 是要安裝後才會有流量進來，因此建議大家可以盡早開始安裝(建議是等等看完此篇文章後，就可以進行安裝囉!)，這樣才可以盡快開始蒐集流量到新的 GA property 中！
【跨裝置使用者追蹤分析】
如果網站是有登入功能的話，建議可以把 User ID 傳送到 GA，GA 會幫你把同一個人在不同瀏覽器的行為串在一起，就可以透過 User ID view 看到這個人的完整資訊、瀏覽行為。
因為經典版的 GA 只有包含網站而已，沒有包含 App；但如果客戶有裝上這次的新版 GA 的 tag 加上 App 原本就已經有安裝好 GA4F，把 User ID 串起來後，就可使用另外一個 View 把 User 的行為串起來！可以利於跨裝置的使用者追蹤分析。
Q：我的網站或 App 如果沒有登入功能怎麼辦？
A：Google 目前有把這些蒐集到的使用者資訊透過 Google 信號 (Google Signal) 提供給大家，可以透過 Google Signal 知道這些使用者雖然是在不同瀏覽器、App 的行為，但仍能被 Google 辨識為同一個人，Google 也會將這樣的資訊統整給使用 GA 並有開啟 Google 信號 (Google Signal) 的用戶，並可透過這樣的功能去分析使用者的跨裝置行為。
*建議若是網站/App 有登入資訊的話，可以透過 User ID 提供給 GA；若是沒有登入功能的話，可以透過開啟 Google 信號 (Google Signal) 功能，進而讓報表提供更多跨裝置的分析。
【預測功能】
預測功能可以對於使用者行為進行預測，GA 會提供接下來 7 天這個使用者轉換的機率預測值，那我們就可以透過將這些顧客分群，進而規劃後續的行銷活動。
【Youtube 廣告成效】
以往的經典版 GA 無法追蹤 View-based 的資料，新版的 GA 架構經調整後可以追蹤 Engaged View，並可透過新版 GA 更確實地評估 YouTube 上的使用者行為，像是這些 YouTube 廣告被看了幾次？看了 YouTube 廣告的人，進來官網後續有什麼動作？是否有完成轉換？
【目前已可使用的新版 GA 功能(2020.08.27)】
- 以「事件」為基礎的報表
- 利用 User ID 或 Google Signal 的跨平台報表
- 快速拖拉的進階分析，包括：漏斗分析、路徑分析等
- 可開啟加強型評估取得更多網站資訊
【新報表功能介紹】
目前已上線的進階分析模組，可於 GA 介面左方列表中：探索 -> 分析。
分析模組是可以透過快速拖拉的方式，去選擇不同的資料源進行輸入並視覺化呈現。
目前新版 App + Web Property GA 提供的六個範本：
1.探索：類似自定義報表
2.程序分析：類似自定義轉換漏斗
3.路徑分析
4.區隔重疊分析
5.使用者多層檢視
6.同群組分析
【區隔重疊分析(Segment Overlap)】
- 可使用最多 3 組使用者區隔，來觀察這 3 組區隔的重疊程度與相關性
- 比對不同使用者區隔的重疊比例，以協助判斷分群的溝通策略是否有效。例如；分群重疊性過高，分群後的使用不同的溝通策略可能會較不有效，分群的意義也不大。
可分析的議題範例：
1.在 App 上購買和在 Web 上購買的人是同一群人嗎？還是我們應該要使用不同的溝通策略？
2.會使用優惠券的人是否也會使用特定的付款方式(精打細算)？
3.我們是否要對使用不同裝置的顧客，設計不同的優惠活動？
【路徑分析(Path analysis)】
觀察轉換路徑中最重要的步驟，了解使用過程中的流程變化，包含進入網站的來源、離開網站的路徑等等。可以設定開放或是封閉的漏斗選項。
此圖表的呈現方式和經典版 GA 的 user flow、event flow 十分相似，但差別在於「可以將雜訊濾掉」。經典版 GA 的流程報表會將所有的動作都納入流程報表中；而新版 GA 可以選擇要將哪些特定的事件納入流程分析。因此，在新版 GA 中，我們可以定義出關鍵路徑會發生的事件，並呈現在此報表中，藉此可以更清楚地了解到使用者在關鍵路徑上的行為。(這點相較經典版GA真的是好用太多了呀！)
可分析的議題範例：
1.使用者打開 App 後，接下來使用哪種功能？
2.使用者在不同裝置間如何切換？
3.某一舊頁面/舊功能流量一直有流量，使用者是從哪裡進入這些頁面的？
4.移除 App 前的路徑是什麼？
【同類群組分析(Cohort analysis)】
根據有共同特徵使用者群的行為與成效深入分析，分析使用者的留存率。
可分析的議題範例：
1. 使用者的 7 天留存率？
2. 特定活動是否有讓使用者的購買頻率提升？
3. 在全站促銷時期購買的顧客留存率是否較低？
【深入分析 (Insights)】
運用機器學習技術及自行設定的條件，協助解讀資料並採取行動。
- 自動深入分析：系統自動偵測資料中的異常變化或新趨勢。
- 自訂深入分析：建立條件來偵測所關心的資料的變化情形，並可用信件通知指定人員。
【預測指標 (Predictive Metrics)】
利用 Google 的機器學習技術，結合 App 與 Web 的行為，快速預測站內用戶未來的行為，並應用於建立受眾的條件中。
可分析的議題範例：
1. 預測使用者最近將會購買的機率值
2.預測使用者即將流失的機率值
以上功能是今天分享會所提到的內容，新版 GA (App + Web Property) 目前還在 Beta 中，其他新功能也正持續開發。
讓我們一起期待吧！
