2024 年使用 Google Analytics 4 的熱門 AI 應用

Google Analytics 經歷了重大升級，特別是在人工智慧 (AI) 功能方面。

雖然 Universal Analytics 已經提供了強大的基礎，但 Google Analytics 4 (GA4) AI 使其更上一層樓。其預測能力使您能夠了解您的客戶，從而可以預見他們未來的行為。

Universal Analytics 的這項新轉變為更深入的分析和實用見解創造了機會，以進一步完善您的行銷策略。

本文將引導您利用 GA4 AI 來增強資料分析，從細分受眾到預測趨勢。無論您是 Google 分析平台的常客還是新手，都可以從其 AI 驅動的功能中獲益良多。

• AI 如何增強 GA4
• AI在Google分析的應用4
  • 檢測異常並解決問題
  • 細分受眾和個性化
  • 預測分析以優化轉化
  • 增強電子商務洞察力
• 如何在 GA4 中實作 AI
  • 1. 收集和準備數據
  • 2. 監控推薦或自訂事件和轉化
  • 3.融合跨通路洞察
  • 4.採用AI驅動的受眾細分
  • 5. 根據歷史資料評估 AI 見解
  • 6. 研究使用者路徑
• GA4 中高效率利用 AI 的策略
• 將 AI 工具與 Google Analytics 整合 4
• 將 AI 與 Google Analytics 結合使用的常見問題 4
  • GA4 如何運用機器學習？
  • GA4 中的 Google 分析智能是由何構成？
  • AI 可以幫助提高 GA4 中的轉換嗎？
  • 使用 AI 產生的見解時需要注意什麼？

AI 如何增強 GA4

一段時間以來，AI 一直是 Google Analytics 不可或缺的一部分，最初在 Universal Analytics 中顯示為 分析情報。此資源使用戶能夠深入了解其網站或應用程式的效能。

Google Analytics 4 透過利用機器學習來簡化資料理解，從而推進了這一點。此外，自動了解網站的效能對使用者來說更加友善。

您無需瀏覽各種分析選單，只需提出簡單的問題，例如“哪些國家/地區貢獻了最多的買家？”使用搜尋欄。

作為回應，Analytics Intelligence 會掃描資料以顯示轉換次數最多的國家清單。

GA4 還包括 見解和建議 部分。此部分可以突出顯示值得您關注的重大變化或機會 - 例如，特定產品頁面的購買量異常高。

此外，GA4 在 Analytics Intelligence 後面為其他功能部署了相同的機器學習演算法，例如 預測指標。該工具可以預測未來的使用者行為，以增強以銷售為中心的活動。

AI在Google分析的應用4

讓我們來探討一下GA4的AI在數位行銷中的實際用途。

檢測異常並解決問題

與其前身 Universal Analytics 類似，GA4 AI 部署機器學習來識別網站流量和使用者活動的意外趨勢（通常稱為異常）。

例如，GA4 的自動洞察可以標記來自特定國家或地區的流量突然增加或減少。在購買事件的背景下，銷售額的大幅上升或下降也可能觸發異常檢測系統。

還可以建立和管理自訂見解以監控特定指標或事件。這樣，您就可以找出問題並相應地調整您的行銷策略。

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細分受眾和個性化

GA4 可讓您根據人口統計和使用者操作等關鍵特徵來細分受眾群體。這些自動化的見解有利於有效實施客製化的內容交付策略。

例如，如果您經營電子商務網站並規劃行銷活動，Analytics Intelligence 可以根據年齡、性別、地理位置、過去的購買情況和造訪過的網頁來協助識別進行最多購買的買家類型。

使用此數據，您可以建立特定受眾來衡量他們對特定促銷活動的反應。這種有針對性的策略可以更輕鬆地明智地分配預算，並專注於與目標受眾產生共鳴的方法。

用於優化轉換的預測分析

GA4 透過預測指標增強轉換優化。此功能有助於集中精力進行具有高預計收入和低營業額機率的行銷工作。

利用這些指標的一種工具稱為 預測受眾。透過機器學習，該工具可以識別出更有可能在未來幾天完成購買或產生大量收入的用戶。這種方法可以幫助您更有效地分配行銷資源。

增強電子商務洞察力

對於線上業務，GA4 提供的不僅僅是轉換優化。其由 AI 提供支援的電子商務洞察可以在庫存管理等領域提供協助。

透過分析過去的銷售數據和時間安排，GA4 有助於預測需求，確保您保持充足的庫存水平，不會出現過多或短缺的情況。

定價是 GA4 AI 派上用場的另一個領域。您可以根據使用者位置、先前的購買情況和瀏覽習慣調整價格，以提高購買的可能性。

[

]（/虛擬主機）

如何在 GA4 中使用 AI

讓我們更深入地探討如何使用 Google 分析智慧來追蹤使用者、分析趨勢並獲得有關您的數位行銷工作的更多見解。

1. 收集和準備數據

若要利用 GA4 AI，請將您的網站連接到 Google Analytics 進行資料收集。請查看我們的 GA4 教程，以了解有關使用 GA4 設定助理的詳細指南。我們的教程還涵蓋從 CSV 檔案上傳外部資料以獲得更全面的報告。

GA4 會使用其預設追蹤程式碼自動擷取使用者首次造訪等基本事件，因此無需您進行額外設定。

要為 AI 啟用更廣泛的跟踪，請激活 增強測量 在 GA4 上。此功能無需額外編碼即可捕捉各種交互，例如：

• 頁面瀏覽量。記錄網頁完全載入的每個實例。
• 滾動。 記錄使用者到達網頁底部的初始時刻。
• 外部點擊。 記錄將使用者從目前網站重新導向的每次點擊。
• 網站搜尋。 監控使用者對搜尋結果頁面的每次造訪。
• 視訊互動。 追蹤整個過程的開始、進展 10% 到 75% 標記和完成影片。
• 可下載的檔案。 追蹤使用者下載文件、文字或音訊/視訊檔案時的實例。

若要啟動增強測量，請依照下列步驟操作：

1. 轉到 Google 分析，然後按一下 行政 按鈕位於左下角。確保您在 行政 標籤。

2. 選擇 資料流 → 網路。選擇資料流。

3. 使能夠 增強測量 並根據需要調整設定。

要為 Google Analytics 4 收集更多數據，請探索追蹤自訂事件，我們將在後續部分中介紹該主題。

2. 追蹤推薦或自訂事件和轉化

GA4 自動化了一些資料預處理方法，但深入研究推薦和自訂事件以獲得更個人化的見解是有益的。這些見解有助於 Google Analytics 中的機器學習流程，提供全面的報告並更深入地了解您的網站訪客：

• 推薦互動。 Google 建議追蹤這些操作以增強數據分析。
• 自訂互動。 如果 Google 自動收集或建議的事件無法滿足您的要求，則可以選擇自訂事件追蹤。

設定推薦事件追蹤和自訂事件追蹤的過程非常相似。差別在於，對於自訂交互，您必須設計事件名稱，而對於建議事件，應使用 Google 提供的事件名稱。

我們的 GA4 教學詳細介紹了配置這兩種類型的互動的過程。

選擇要在 Google Analytics 上監控的事件時，請從一些事件開始，然後根據需要進行擴充。這種方法有助於有效的數據分析並防止感到不知所措。考慮以下查詢：

• 您的業務目標是什麼？您的目標是促進銷售、提高用戶參與度或實現其他目標嗎？
• 您的網站訪客由哪些人組成？了解受眾後，請確定與他們最相關的互動。
• 您的競爭對手使用什麼追蹤方法？他們的策略可以激發您的網站計劃。

另一個需要關注的重要面向是 轉換，表示您網站上的重要使用者操作。在Universal Analytics 中，這些被確定為目標。

在 GA4 中，已經預先定義了某些類型的轉化，儘管它們根據您觀察的是應用程式資料流還是網路資料流而有所不同。找到它們在 Google 分析管理員 → 轉換 部分。

您也可以按照以下步驟手動將事件指定為轉換：

1. 繼續前往 Google 分析管理員 → 活動 在側邊欄中。
2. 確定與您的業務目標相符的活動。或者，透過選擇建立新事件來追蹤轉化 建立活動.
3. 啟用設定 標記為轉換 在所選事件旁邊切換。

如果您在 Google Analytics 中擁有管理員、編輯者或分析師權限，請考慮建立自訂見解來監控轉換中的任何異常變化並接收有關轉換的警報。這使您能夠及時響應波動，優化您的策略和用戶體驗：

1. 在 Google Analytics 主頁上，捲動到 見解和建議 並選擇 看所有見解。點選 創造.
2. 在這裡，利用標記為的建議自訂見解 每日轉換異常，然後按一下 建立選定的.

若要進一步自訂和管理自訂見解，請點擊 管理 在見解儀表板上。選擇自訂見解並點擊 三點按鈕 → 編輯。在這裡，您可以設定其評估頻率、細分、指標、條件和電子郵件通知。

3.整合跨通路洞察

跨渠道整合涉及整理來自各種平台（例如搜尋引擎、廣告、電子郵件和社交網路）的數據，以進行多方面分析。這種方法允許您追蹤用戶的整個旅程，從最初的品牌發現到成為顧客。

若要詳細了解自然搜尋指標，請將 Google Search Console 連結到您的 GA4 個人資料。這種整合使您能夠觀察您的網站在搜尋結果和點擊次數最多的查詢中的位置。

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要在 Google Search Console 和 GA4 之間建立連接，請遵循以下步驟：

1. 在 Google Analytics 中，訪問 行政 → 產品連結 → 搜尋控制台連結.
2. 點選 關聯 按鈕。隨後，選擇 選擇帳戶 指定現有的 Search Console 帳戶。點選 確認 按鈕在頂部。
3. 與..一起處理 下一個 並選擇您的網路資料流。
4. 查看資訊並點擊 提交.

另一種選擇是將 Google 廣告帳戶連結到 GA4，以優化您的廣告投資和定位技術。

若要將 Google 廣告相關資料匯入 GA4，請依照下列步驟操作：

1. 訪問 行政 → 產品連結 → Google 廣告鏈接.
2. 點選 關聯 按鈕並選擇 Google 廣告帳號。然後，點擊 確認 按鈕並點擊 下一個.
3. 現在你會遇到 啟用自動標記 選項，此選項可自動將 Analytics 轉換匯入 Google 廣告。啟動或跳過它並繼續 下一個.
4. 查看配置並選擇 提交.

要從 GA4 中的社交媒體或電子郵件行銷活動獲得 AI 見解，遵循以下建議的做法是有益的：

• 採用 UTM 參數。 將這些附加到您的社交媒體或電子郵件活動連結以簡化追蹤。
• 配置 GA4 事件。 Google建議監控第三方平台上的使用者內容共享。考慮為社群媒體點擊率和電子郵件開啟率建立自訂事件。
• 開發 GA4 自訂受眾群體。 這有助於追蹤社交媒體和電子郵件活動對流量和轉換的影響。受眾細分將在下一節中進一步討論。

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4. 採用 AI 支援的受眾細分

您對目標受眾的了解越深，您的行銷策略就越有影響力。利用 Google 分析智慧的功能來利用 AI 來發現有關潛在客戶的寶貴見解 - 從使用者參與模式到他們的購買意圖。

例如，提出查詢“按年齡組劃分的最高收入”，以確定哪些年齡層對銷售資料的貢獻最大。有了這些知識，就可以更深入地了解他們喜歡的不同設備、接觸他們的管道、他們喜歡的產品類別等等。

然後，可以利用這些知識來建立客製化受眾，這些受眾能夠識別流行趨勢並監控與 Google Analytics 中的業務目標產生共鳴的個人。

要開始此過程，請訪問 行政 → 觀眾 → 新觀眾 在 Google 分析範圍內。繼續選擇 建立自訂受眾.

隨後，配置或消除反映目標人口或行為模式的條件，相應地命名和描述受眾。

下圖顯示了一個自訂受眾群體，其中包括年齡在 18 至 24 歲之間的美國女性行動用戶，這些用戶產生了超過 $500 過去 30 天的收入。

對於強化 AI 驅動的目標，請利用 預測受眾。這些利用 Google 的預測指標來預測未來的使用者行為，例如未來一週的購買傾向。

這種遠見使您能夠預測客戶需求並相應地修改您的行銷策略，以提高參與度和轉換率。

值得注意的是，要充分利用此功能需要大量資料。建議在過去 28 天內至少有 1000 個觸發特定條件（例如購買）的回訪用戶和 1000 個非購買用戶。

若要吸引預測受眾，請依照以下步驟操作：

1. 引導自己去 行政 → 觀眾 → 新觀眾。在下面 使用參考 category，訪問 預測性 標籤。

2. 多個現成的預測受眾範本可供您使用。

3. 如有需要，進一步細化條件。例如，調整表現出最高或最低流失機率的使用者的百分位。

4. 最後，選擇 節省.

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5. 根據歷史資料評估 AI 見解

GA4 AI 能夠提供一系列數據驅動的見解，但它並非絕對可靠。在執行 AI 支援的活動時，將其預測與實際結果進行交叉檢查至關重要。這樣做可以增強您由 AI 驅動的決策，幫助設定務實的效能基準。

在 GA4 中，將 AI 見解與現實並列的一種方法是採用 報告頁面上的比較功能.

考慮一個範例場景。假設您是一家線上商店的老闆，渴望確定 AI 預測的有多少人會購買，以及過去一周的實際轉換情況。

對於此評估，一個小組對所有 採購商 必須制定，然後生成 可能的 7 天購買者 根據上一步預測受眾。

接下來，根據 報告 頁面，請遵循以下步驟：

1. 調整頁面右側的日期範圍 - 假設 8 月 1 日至 8 月 8 日。
2. 繼續前往 編輯比較 其下方的選項。點選 三點圖示 關於 全部用戶 並選擇 編輯比較.
3. 修改 價值 到 可能的 7 天購買者 並點擊確認 申請.
4. 在同一介面上，選擇“+ 新增比較”。然後，指定後續條件並透過選擇完成該過程 申請:
   • 方面。 “觀眾姓名。”
   • 比賽類型。 “完全匹配。”
   • 價值。 “買家。”
5. 所結果的 報告快照 應類似以下內容：

您的比較設定將在報告的不同部分中保留，直到您選擇停用它們。例如，過渡到 流量獲取 頁面來評估不同用戶群之間的管道偏好。

此外，此選項可用於同時並置多個元素。以下的示範將早期數據與放棄購物車的個人進行了比較，增強了 AI 預測精度的清晰度：

另一種途徑是利用 GA4的探索，用於直觀地呈現您的 Google 分析報告。這有助於透過各種格式呈現數據：

• 隊列探索。 發現特定群體的顯著特徵和表現，這些特徵和表現對一組共同的屬性做出反應。
• 漏斗探索。 說明您的網站或應用程式上的使用者旅程完成情況。
• 段重疊。 辨別不同使用者子集之間的相互關係。
• 路徑探索。 理解用戶與您的網站或應用程式的互動。
• 用戶生命週期。 仔細檢視使用者在整個客戶旅程中的操作。
• 自由形式。 透過提供的工具靈活地描述您的數據。

要開始探索，請點擊 探索 在 Google Analytics 的左側邊欄中，選擇首選探索格式。

您將被引導至探索畫布，其中包含兩個主要選項卡：

• 變量，支援列出維度、指標和細分以在畫布中使用。
• 設置，具有可視化配置工具。

利用上述場景，選擇 段重疊 模板。之內 變數，設定日期範圍，附加兩個段落 - 可能的 7 天購買者 和 採購商。根據需要新增更多細分、維度和指標。

隨後，將兩個段拖到 細分市場比較 部分位於 設定。因此，維恩圖將具體化，描繪出與 AI 的預測一致的實際購買者數量：

包含額外的維度和指標以進行細緻的分析也是可行的，如下所示：

6. 仔細檢查使用者路徑

理解和完善用戶旅程是任何企業的基石。此流程有助於確定參與管道中需要改進的領域，確保無縫的客戶遍歷。

例如，如果新用戶通常會在您的電子商務平台上放棄購物車，則可以找出確切的弱點（無論是網頁佈局還是結帳流程）。

某些 GA4 功能利用 AI 驅動的行為建模來實現同意模式。透過對選擇退出資料共享的使用者所採取的操作進行機器學習分析，可以在維護資料隱私標準的同時獲得更深入的見解。這鞏固了 GA4 作為增強用戶旅程的強大分析平台的地位。

經營網路商店的企業家可以導航至 報告 → 生命週期 → 貨幣化 → 用戶購買歷程 報告以仔細評估他們的客戶路徑。這種特定的報告視圖揭示了各個漏斗階段的消耗點，使您有機會專注於需要改進的問題領域。

請注意，此報告採用封閉漏斗概念，這意味著您無法修改所涉及的步驟。儘管如此，透過額外的尺寸來增強視圖以進行比較是可行的。

分析用戶旅程的另一種方法是透過 漏斗 和 路徑探索.

當深入研究漏斗探索時，它類似於用戶購買旅程報告，但在這種情況下，有調整步驟的空間。例如，您可以包含一個付款資訊階段來評估在該特定時刻退出管道的客戶數量。

或者，路徑探索透過說明使用者在您的網站或應用程式上執行的操作順序來採取獨特的角度。

這提供了了解網站流量模式和趨勢的機會。這種探索可以揭示新用戶在登陸主頁後立即導航到哪些頁面。它還可以幫助識別暗示用戶遇到障礙的重複模式。

此外，路徑探索對於找出特定使用者領域特別有益，例如來自 Google 廣告或社群媒體等特定管道的使用者領域。這提供了更精確的見解，可以納入您的行銷策略。

GA4 中高效利用 AI 的指南

為了優化優點並減少缺點，必須採用強大的策略來解釋和利用 Google Analytics 4 中的 AI 數據。以下介紹了在 GA4 內實現這一目標的一些建議。

利用預測指標進行戰略決策

在設計行銷活動或定義季度目標時，請整合 GA4 的預測指標。這些見解有助於根據預期的未來用戶行為自訂策略，從而提高成功的可能性。

例如，如果 AI 分析預測 20% 如果下個月對特定產品 category 的興趣激增，請考慮主動增加行銷預算、優化相關登陸頁面或提高該 category 的庫存水準。

理解 AI 輸出

雖然 GA4 的 AI 產生的見解可以提供有價值的觀點，但不要僅從表面上接受其報告，這一點至關重要。致力於掌握支撐這些見解的底層演算法和數據。

例如，Google Analytics 的預測指標利用現有資料產生自動洞察，預測使用者行為，例如潛在購買或網站放棄。其功效取決於是否植根於充分且相關的數據。

此外，將您的專業知識與 AI 結合起來，以獲得最可靠的見解。如有必要，請投資針對您所在行業的 AI 教育和培訓，以便進行更有效的分析。

將 AI 見解與使用者回饋合併

儘管 GA4 AI 可以產生大量定量數據，但無法複製從客戶收集到的細緻回饋。用戶回饋可以迅速突出需要有針對性的解決方案的問題，而不是糾結於大量的數據點。

想像一下，您的 AI 分析揭示了有關特定產品頁面上高參與度但低轉換率的見解。客戶回饋可能表示使用者在結帳過程中遇到困難。

測試 AI 產生的假設

在根據 AI 見解進行重大更改之前，請透過 A/B 測試或類似方法驗證其準確性。

例如，如果 AI 預測 30% 的用戶可能會在下個月流失，請考慮對保留電子郵件、忠誠度計劃或個人化優惠執行 A/B 測試。在將其推廣到整個用戶群之前，衡量哪種策略最有效地減少部分用戶的流失。

此流程可最大限度地降低風險並確保您從 AI 獲得的見解轉化為實際的收益。

迭代與增強 AI 模型

AI 型號不是靜態實體。它們應該隨著業務和數據環境的變化而發展。因此，設定適當的評估頻率來重新存取您的 AI 配置至關重要。

例如，在推出新產品線後，更新您的 AI 型號以包含來自此新穎嘗試的資料。這保證了他們適應業務並能夠提供及時、中肯的見解。

這種迭代過程也提高了 AI 的精度，隨著時間的推移增強其預測能力。

定期檢視並完善自訂警報

在 GA4 中使用電子郵件警報配置自訂見解後，請務必定期檢查這些設定。

假設您收到網站流量突然下降的警報。如果您繼續收到通知，但確定日常波動是觸發因素，那麼是時候細化警報標準了。

定期評估有助於避免因誤報而浪費資源，確認您的行為確實合理。

將 AI 解決方案與 Google Analytics 整合 4

考慮將第三方 AI 行銷工具整合作為 AI 整合策略的一部分。這種策略可以豐富您在行銷優化方面的努力。

Hostinger 的 AI 網站產生器提供 GA4 整合。它可以透過以下功能補充您的分析 AI 熱圖，提供更詳細的使用者行為分析。

例如，您可以精確定位使用者經常點擊的熱點。隨後，將此數據與 GA4 交叉引用，以增強這些領域，從而提高參與度或轉換率。

建設者還包括 AI燒錄器，一種內容創建工具，利用自然語言處理來製作 SEO 友善的內容。

如果 GA4 發現表現不佳的頁面，請利用此工具立即修改或優化內容，以提高搜尋引擎可見度和使用者參與度。

對於 WordPress 用戶，Hostinger 的託管 WordPress 託管提供了預先安裝的 怪物洞察 您可以在入門過程中配置和啟用的插件。

此擴充功能有助於將 GA4 與您的 WordPress 網站連接起來，並包含其他方便的功能，例如單一網頁效能的分析。

霍特賈爾 提供了另一種能夠增強 AI 驅動分析的工具。以其用戶回饋功能而聞名。

與 GA4 整合後，利用 Hotjar 的 AI 設計有針對性的調查，以更深入地研究您的定量數據。這種方法可以為您提供更全面的使用者行為視圖，特別是在資料中遇到異常情況時。

您也可以將 GA4 連結到 最佳化地，一個專為透過 A/B 測試和實驗改善使用者體驗而客製化的平台。

透過此集成，可以將 Web 實驗事件和受眾變體從 Optimizely 匯出到 Google Analytics。隨後，利用 Optimizely 的 AI 功能來微調您的行銷策略。

結束語

從Universal Analytics到GA4的過渡增強了Google的資料分析能力。 GA4 的人工智慧功能為網站所有者提供了更直觀、更強大的工具包來了解用戶。

透過 GA4 AI，您可以細分受眾群體以進行客製化行銷，預測使用者操作以製定主動策略，並找出需要注意的違規行為。這些功能使其成為線上企業主不可或缺的工具。

如果您是 GA4 AI 的新手，可以透過以下方法發揮其潛力：

• 收集並準備資料。 將您的網站與 Google Analytics 整合以收集必要的資料。熟悉 Google Analytics 自動擷取的指標。
• 監控推薦或客製化的事件和轉換。 建立事件和轉換追蹤來監控對您的業務至關重要的趨勢和活動。
• 合併跨通路見解。 從 Google 廣告、Google Search Console、社群媒體平台和電子郵件活動中檢索數據，以更全面地了解受眾。
• 利用 AI 驅動的受眾細分。 利用 GA4 的分析智慧來創建可預測未來用戶行為的預測受眾群體。
• 將 AI 見解與歷史資料進行比較。 利用報告視圖中的比較功能和探索來評估 AI 產生的見解的準確性。
• 檢查用戶旅程。 利用 GA4 的使用者購買歷程和探索等功能來深入了解從初始接觸到轉換的使用者體驗。

我們渴望聽到您有關 GA4 AI 的回饋和問題。祝您好運。

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GA4 如何利用機器學習？

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GA4 中的 Google 分析智能是由何構成？

在 GA4 中，Google Analytics Intelligence 充當工具包，利用機器學習提供有關您的網站或應用程式的見解和建議。它會提醒您影響業務績效的任何異常或趨勢。

AI 能否幫助 GA4 中的轉換優化？

當然，GA4 AI 提供了支援轉換優化的功能，例如預測指標和受眾群體。這些可以根據現有數據識別可能的客戶行為，使您能夠提高銷售額或潛在客戶。

使用 AI 產生的見解時應牢記哪些安全措施？

雖然 AI 產生的見解非常有價值，但它們不應成為決策的唯一基礎。必須透過測試方法驗證這些見解，並將其融入您的行業專業知識和知識中。