2024 年使用 Google Analytics 4 的热门 AI 应用程序

Google Analytics 经历了重大升级，特别是在其人工智能（AI）功能方面。

虽然 Universal Analytics 已经提供了强大的基础，但 Google Analytics 4 (GA4) AI 更上一层楼。它的预测能力使您能够充分了解客户，从而可以预见他们未来的行为。

通用分析的这一新转变创造了更深入的分析和实用见解的机会，以进一步完善您的营销策略。

本文将指导您如何利用 GA4 AI 来增强数据分析能力，从细分受众到预测趋势。无论您是 Google Analytics 平台的常客还是新手，都可以从 AI 提供的功能中获益良多。

• AI 如何助力 GA4
• AI 在 Google 分析中的应用 4
  • 检测异常并解决问题
  • 细分受众和个性化
  • 优化转化的预测分析
  • 增强电子商务洞察
• 如何在 GA4 中实施 AI
  • 1. 收集并准备数据
  • 2. 监控推荐或自定义事件和转化
  • 3. 融合跨渠道洞察
  • 4. 采用 AI 驱动的受众细分
  • 5. 根据历史数据评估 AI 洞察
  • 6. 研究用户路径
• GA4 中高效利用 AI 的策略
• 将 AI 工具与 Google 分析 4 集成
• 关于使用 AI 和 Google Analytics 4 的常见问题解答
  • GA4 如何运用机器学习？
  • GA4 中的 Google 分析智能由什么构成？
  • AI 能否帮助提高 GA4 中的转换率？
  • 使用 AI 生成的见解时需要牢记哪些注意事项？

AI 如何助力 GA4

AI 一段时间以来一直是 Google Analytics 不可或缺的一部分，最初在 Universal Analytics 中显示为 分析智能。该资源让用户深入了解其网站或应用程序的性能。

Google Analytics 4 利用机器学习简化数据理解，从而推动了这一进程。此外，自动获取网站性能的洞察也更加方便用户。

您无需浏览各种分析菜单，只需使用搜索栏提出简单的问题，例如“哪些国家贡献了最多的买家？”。

作为回应，Analytics Intelligence 会扫描数据，并列出转化次数最多的国家/地区列表。

GA4 还包括 见解和建议 部分。此部分可以突出显示值得您关注的重大变化或机会 - 例如，特定产品页面的购买量异常高。

此外，GA4 还在 Analytics Intelligence 背后部署了相同的机器学习算法，用于其他功能，例如 预测指标。该工具可以预测未来的用户行为，以增强以销售为重点的活动。

AI 在 Google 分析中的应用 4

让我们探索GA4的AI在数字营销中的实际用途。

检测异常并解决问题

与前代 Universal Analytics 类似，GA4 AI 部署机器学习来识别网站流量和用户活动中的意外趋势 - 通常称为异常。

例如，GA4 的自动洞察功能可以标记特定国家或地区的流量突然增加或减少。在购买事件的背景下，销售额的大幅飙升或下降也可能触发异常检测系统。

您还可以创建和管理自定义洞察来监控特定指标或事件。这样，您就可以找出问题并相应地调整营销策略。

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细分受众和个性化

GA4 可让您根据人口统计和用户行为等关键特征细分受众。这些自动化洞察有助于有效实施定制的内容交付策略。

例如，如果您运营一个电子商务网站并计划开展营销活动，Analytics Intelligence 可以帮助您根据年龄、性别、地理位置、过去的购买记录和访问过的网页来识别购买最多的买家类型。

利用这些数据，您可以创建特定受众，以评估他们对特定促销活动的反应。这种有针对性的策略让您可以更轻松地明智地分配预算，专注于与目标受众产生共鸣的方法。

优化转化的预测分析

GA4 通过预测指标增强转化优化。此功能有助于集中精力进行高预期收入和低流失概率的营销工作。

利用这些指标的工具之一是 预测观众。该工具利用机器学习来识别更有可能在未来几天完成购买或产生可观收入的用户。这种方法可帮助您更有效地分配营销资源。

增强电子商务洞察

对于线上业务，GA4 提供的不仅仅是转化率优化。其由 AI 提供支持的电子商务洞察可帮助库存管理等领域。

通过分析过去的销售数据和时间，GA4 有助于预测需求，确保您维持足够的库存水平，不会出现过剩或短缺的情况。

定价是 GA4 的 AI 的另一个用武之地。您可以根据用户位置、以前的购买记录和浏览习惯调整价格，以提高购买的可能性。

[

]（/虚拟主机）

如何在 GA4 中使用 AI

让我们深入研究如何使用 Google 分析智能来跟踪用户、分析趋势并对您的数字营销工作获得更多见解。

1. 收集并准备数据

要利用 GA4 AI，请将您的网站连接到 Google Analytics 以进行数据收集。查看我们的 GA4 教程，获取有关使用 GA4 设置助手的详细指导。我们的教程还介绍了从 CSV 文件上传外部数据以获得更全面的报告。

GA4 使用其默认的跟踪代码自动捕获用户首次访问等基本事件，无需您进行额外设置。

要启用 AI 的更广泛的跟踪，请激活 增强测量 在 GA4 上。此功能无需额外编码即可捕获各种交互，例如：

• 页面浏览量。记录网页完全加载的每个实例。
• 滚动。 记录用户到达网页底部的初始时刻。
• 外部点击。 记录从当前站点重定向用户的每次点击。
• 网站搜索。 监控用户对搜索结果页面的每次访问。
• 视频互动。 追踪开始、进展和 10% 到 75% 标记并完成视频。
• 可下载的文件。 跟踪用户下载文档、文本或音频/视频文件的情况。

要激活增强型测量功能，请按以下步骤操作：

1. 转到 Google Analytics，然后单击 行政 按钮。确保您位于 行政 标签。

2. 选择 数据流 → 网页. 选择数据流。

3. 使能够 增强测量 并根据需要调整设置。

为了为 Google Analytics 4 收集更多数据，请探索跟踪自定义事件，我们将在后续部分中介绍这个主题。

2. 跟踪推荐或自定义事件和转化

GA4 自动执行了一些数据预处理方法，但深入研究推荐事件和自定义事件以获得更个性化的见解是有益的。这些见解有助于 Google Analytics 中的机器学习过程，从而提供全面的报告并更深入地了解您的网站访问者：

• 推荐的互动。 这些是 Google 建议跟踪以增强数据分析的操作。
• 自定义交互。 如果 Google 自动收集或推荐的事件不能满足您的要求，则自定义事件跟踪是您的最佳选择。

设置推荐和自定义事件跟踪的过程非常相似。区别在于，对于自定义交互，您必须设计事件名称，而对于推荐事件，应使用 Google 提供的事件名称。

我们的 GA4 教程详细介绍了配置这两种交互类型的过程。

在选择要在 Google Analytics 上监控的事件时，请从几个事件开始，然后根据需要进行扩展。这种方法有助于高效地进行数据分析，并避免感到不知所措。请考虑以下问题：

• 您的业务目标是什么？您的目标是提高销量、增强用户参与度还是实现其他目标？
• 您的网站访客包括哪些人？了解您的受众后，请确定与他们最相关的互动。
• 您的竞争对手使用什么跟踪方法？他们的策略可以启发您的网站计划。

另一个需要关注的重要方面是 转换，表示用户在您网站上执行的重要操作。在 Universal Analytics 中，这些操作被标识为目标。

在 GA4 中，某些类型的转化已预先定义，但它们会根据您观察的是应用数据流还是网页数据流而有所不同。您可以在 Google 分析管理员 → 转换 部分。

您还可以按照以下步骤手动将事件指定为转化：

1. 继续 Google 分析管理员 → 活动 在侧边栏中。
2. 确定与您的业务目标相符的事件。或者，通过选择以下方式建立要跟踪为转化的新事件： 创建活动.
3. 激活 标记为转换 在选定事件旁边切换。

如果您拥有 Google Analytics 的管理员、编辑或分析师权限，请考虑创建自定义洞察来监控转化情况并接收有关任何异常变化的警报。这使您能够及时应对波动，优化您的策略和用户体验：

1. 在 Google Analytics 主页上，滚动到 见解和建议 并选择 查看所有见解。 点击 创造.
2. 在这里，利用建议的自定义见解标签 每日转化异常，然后点击 创建选定项.

如需进一步自定义和管理自定义见解，请点击 管理 在 Insights 仪表板上。选择自定义见解，然后单击 三点按钮 → 编辑。在这里，您可以设置其评估频率、细分、指标、条件和电子邮件通知。

3. 整合跨渠道洞察

跨渠道整合涉及整理来自各种平台（例如搜索引擎、广告、电子邮件和社交网络）的数据，以进行多方面分析。这种方法可让您跟踪用户的整个旅程，从最初的品牌发现到成为顾客。

要详细了解自然搜索指标，请将 Google Search Console 链接到您的 GA4 配置文件。通过此集成，您可以观察网站在搜索结果中的排名以及点击次数最多的查询。

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要在 Google 搜索控制台和 GA4 之间建立连接，请遵循以下步骤：

1. 在 Google Analytics 中，访问 行政 → 产品链接 → 搜索控制台链接.
2. 点击 关联 按钮。随后，选择 选择账户 指定现有的 Search Console 帐户。点击 确认 顶部的按钮。
3. 与..一起处理 下一个 并选择您的网络数据流。
4. 查看信息并点击 提交.

另一种选择是将 Google 广告帐户链接到 GA4，以优化您的广告投资和定位技术。

要将 Google 广告相关数据导入 GA4，请按以下步骤操作：

1. 访问 行政 → 产品链接 → Google 广告链接.
2. 点击 关联 按钮并选择 Google 广告帐户。然后点击 确认 按钮并点击 下一个.
3. 你现在将会遇到 启用自动标记 选项，可自动将 Analytics 转化导入 Google 广告。激活或跳过该选项并继续 下一个.
4. 查看配置并选择 提交.

为了从 GA4 中的社交媒体或电子邮件活动中获得 AI 洞察，遵循以下推荐做法将大有裨益：

• 采用 UTM 参数。 将这些附加到您的社交媒体或电子邮件活动链接以简化跟踪。
• 配置 GA4 事件。 Google 建议监控用户在第三方平台上分享的内容。考虑为社交媒体点击率和电子邮件打开率创建自定义事件。
• 开发 GA4 自定义受众群体。 这有助于跟踪社交媒体和电子邮件活动对流量和转化的影响。受众细分将在下一节中进一步讨论。

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4. 采用 AI 支持的受众细分

您对目标受众的了解越深入，您的营销策略就越有影响力。利用 Google Analytics Intelligence 的功能来利用 AI 来发掘有关潜在客户的宝贵见解 - 从用户参与模式到他们的购买意向。

例如，提出“按年龄段划分的最高收入”这一查询，以确定哪些年龄段对销售数字的贡献最大。掌握了这些信息后，再深入挖掘，以辨别他们喜欢的各种设备、接触他们的渠道、他们喜欢的产品类别等。

然后可以利用这些知识来打造定制的受众，以便识别流行趋势并监控在 Google Analytics 中与您的业务目标产生共鸣的个人。

要开始此过程，请访问 行政 → 受众 → 新观众 在 Google Analytics 中。继续选择 创建自定义受众.

随后，配置或消除反映目标人口统计或行为模式的条件，并相应地为受众添加标题和描述。

以下是自定义受众群体的示例，其中包括年龄在 18-24 岁之间的美国女性移动用户，她们已经产生了超过 $500 过去 30 天的收入。

对于强化 AI 驱动的目标定位，利用 预测观众。这些利用 Google 的预测指标来预测未来的用户行为，例如未来一周的购买倾向。

这种远见使您能够预测客户需求并相应地修改您的营销策略，以提高参与度和转化率。

需要注意的是，要充分利用此功能，需要大量数据。建议至少有 1000 名触发特定条件（如购买）的回访用户和 1000 名过去 28 天内未购买的用户。

要吸引预测受众，请按照以下步骤操作：

1. 引导自己 行政 → 受众 → 新观众。 在下面 使用参考 category，访问 预测 标签。

2. 有几种可立即使用的预测受众模板可供您使用。

3. 如果有需要，请进一步细化条件。例如，调整流失概率最高或最低的用户百分位数。

4. 最后，选择 节省.

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5. 根据历史数据评估 AI 洞察

GA4 AI 能够提供一系列数据驱动的见解，但它并非万无一失。在执行由 AI 提供支持的活动时，将其预测与实际结果进行交叉检查至关重要。这样做可以增强您基于 AI 的决策能力，帮助设定务实的绩效基准。

在 GA4 中，将 AI 见解与实际情况并列的一种方法是采用 报告页面上的比较功能.

考虑一个示例场景。假设您是一家在线商店的所有者，急于确定 AI 预测的过去一周内有多少人会进行购买以及实际转化情况。

为了进行这次评估，一个小组对所有 购买者 必须制定，然后生成 可能在 7 天内购买的人 根据上一步预测的受众。

接下来， 报告 页面上，请遵循以下步骤：

1. 调整页面右侧的日期范围——例如 8 月 1 日至 8 月 8 日。
2. 继续 编辑比较 选项。点击 三点图标 关于 全部用户 并选择 编辑比较.
3. 修改 价值 到 可能在 7 天内购买的人 并点击确认 申请.
4. 在同一界面上，选择 + 添加新比较。然后，指定后续条件，并通过选择 申请:
   • 方面。 “观众姓名。”
   • 比赛类型。 “完全匹配。”
   • 价值。 “购买者。”
5. 所结果的 报告快照 应类似于以下内容：

您的比较设置将保留在报告的不同部分，直到您选择禁用它们。例如，转换到 流量获取 页面来评估不同用户群体之间的频道偏好。

此外，还可以同时并列多个元素。下面是一个演示，将早期数据与放弃购物车的个人进行比较，增强了 AI 预测精度的清晰度：

另一个途径是利用 GA4 的探索，用于直观地呈现您的 Google Analytics 报告。这有助于通过各种格式呈现您的数据：

• 同类群组探索。 揭示响应一组共同属性的选定群体的显著特征和表现。
• 漏斗探索。 说明用户在您的网站或应用程序上的旅程完成情况。
• 段重叠。 辨别不同用户子集之间的相互关系。
• 路径探索。 了解用户与您的网站或应用程序的交互。
• 用户生命周期。 仔细审查用户在整个客户旅程中的行为。
• 自由形式。 通过提供的工具灵活地描绘您的数据。

要开始探索，请点击 探索 在 Google Analytics 的左侧边栏中，选择一种首选的探索格式。

您将被引导至探索画布，其中包含两个主要选项卡：

• 变量，允许列出画布中可供使用的维度、指标和细分。
• 设置，包含可视化的配置工具。

利用上述场景，选择 段重叠 模板。在 变量，设置日期范围，附加两个片段 – 可能在 7 天内购买的人 和 购买者. 根据需要添加更多细分、维度和指标。

随后，将两个段拖到 细分比较 部分位于 设置。结果将会出现一个维恩图，根据 AI 的预测描绘出实际购买者的数量：

还可以加入额外的维度和指标来进行细致的分析，如下所示：

6. 仔细检查用户路径

理解和完善用户旅程是任何企业的基石。此过程有助于确定参与渠道中需要改进的领域，确保无缝客户遍历。

例如，如果新用户经常在您的电子商务平台上放弃购物车，那么就可以找出确切的薄弱环节——无论是网页布局还是结账流程。

GA4 的某些功能利用 AI 驱动的行为建模来实现同意模式。通过对选择不共享数据的用户所采取的行动进行机器学习分析，可以确定更深入的见解，同时遵守数据隐私标准。这巩固了 GA4 作为增强用户旅程的强大分析平台的地位。

经营网上商店的企业家可以访问 报告 → 生命周期 → 盈利 → 用户购买历程 报告来细致地评估他们的客户路径。此特定报告视图揭示了各个渠道阶段的流失点，让您有机会专注于需要改进的问题领域。

请注意，本报告采用封闭漏斗概念，这意味着您无法修改所涉及的步骤。不过，可以使用其他维度来增强视图以供比较。

分析用户旅程的另一种方法是通过 漏斗 和 路径探索.

当深入研究漏斗探索时，它类似于用户购买旅程报告，但在这种情况下，还有调整步骤的空间。例如，您可以添加一个付款信息阶段来评估有多少客户在特定时刻退出漏斗。

另外，路径探索通过说明用户在您的网站或应用上采取的操作序列来采取独特的角度。

这提供了一个了解网站流量模式和趋势的机会。这种探索可以揭示新用户在进入主页后立即导航到哪些页面。它还可以帮助识别暗示用户遇到障碍的重复模式。

此外，路径探索对于确定特定用户群体（例如来自 Google 广告或社交媒体等特定渠道的用户）特别有用。这可以提供更精确的见解，以纳入您的营销策略。

GA4 中高效利用 AI 的指针

为了最大限度地发挥优势并减少缺点，在 Google Analytics 4 中解释和利用 AI 数据的强大策略是必不可少的。下面介绍了一些在 GA4 中实现这一目标的建议。

利用预测指标进行战略决策

在设计广告系列或确定季度目标时，请整合 GA4 的预测指标。这些洞察有助于根据预期的未来用户行为定制您的策略，从而提高成功的可能性。

例如，如果 AI 分析预测 20% 下个月对特定产品 category 的兴趣激增，考虑主动增加营销预算、优化相关登录页面或增加该 category 的库存水平。

理解 AI 输出

虽然 GA4 的 AI 生成的见解可以提供有价值的观点，但至关重要的是不要只相信其报告的表面含义。要努力掌握这些见解背后的算法和数据。

例如，Google Analytics 的预测指标利用现有数据生成自动洞察，预测用户行为，例如潜在购买或网站放弃。其有效性取决于是否植根于充足且相关的数据。

此外，将您的专业知识与 AI 结合起来，以获得最可靠的见解。如有必要，投资针对您所在行业的 AI 教育和培训，以实现更有效的分析。

将 AI 见解与用户反馈相结合

尽管 GA4 AI 可以生成大量定量数据，但它无法复制从客户那里收集到的细微反馈。用户反馈可以迅速凸显需要有针对性解决方案的问题，而无需处理大量数据点。

假设您的 AI 分析揭示了特定产品页面参与度高但转化率低的洞察。客户反馈可能会揭示用户在结账过程中遇到困难。

测试 AI 产生的假设

在根据 AI 见解进行重大更改之前，请通过 A/B 测试或类似方法验证其准确性。

例如，如果 AI 预测 30% 的用户下个月可能会流失，请考虑对保留电子邮件、忠诚度计划或个性化优惠进行 A/B 测试。在向整个用户群推广之前，先衡量哪种策略最有效地减少部分用户的流失。

此程序可最大限度地降低风险，并确保您从 AI 获得的见解能够转化为切实的利益。

迭代和增强 AI 模型

AI 模型不是静态实体。它们应该随着您的业务和数据格局的变化而发展。因此，设置适当的评估频率来重新审视您的 AI 配置至关重要。

例如，在推出新产品线时，更新您的 AI 模型以包含来自此新产品线的数据。这可确保它们适应业务并能提供及时且相关的见解。

这种迭代过程也提高了 AI 的精度，随着时间的推移增强了其预测能力。

定期审查和完善自定义警报

在 GA4 中使用电子邮件提醒配置自定义见解后，请务必定期检查这些设置。

假设您收到网站流量突然下降的警报。如果您继续收到通知，但确定常规波动是触发因素，那么是时候优化警报标准了。

定期评估有助于避免因误报而浪费资源，并确认您的行为确实合理。

将 AI 解决方案与 Google Analytics 4 集成

考虑将第三方 AI 营销工具作为 AI 集成策略的一部分进行集成。此策略可以丰富您在营销优化方面的努力。

Hostinger 的 AI 网站构建器提供 GA4 集成。它可以通过以下功能补充您的分析 AI 热图，对用户行为进行更详细的分析。

例如，您可以精确定位用户经常点击的热点。随后，将这些数据与 GA4 进行交叉引用，以增强这些区域，从而提高参与度或转化率。

该构建器还包括 AI 写入器，一款利用自然语言处理来制作 SEO 友好内容的内容创建工具。

如果 GA4 发现表现不佳的页面，请使用此工具及时修改或优化内容，以提高搜索引擎可见性和用户参与度。

对于 WordPress 用户，Hostinger 的托管 WordPress 主机提供了预安装的 MonsterInsights 您可以在入职过程中配置和激活的插件。

此扩展有助于将 GA4 与您的 WordPress 网站连接起来，并包含其他便捷功能，例如单个网页性能的分析。

热罐 提供另一种能够增强 AI 驱动分析的工具。因其用户反馈功能而闻名。

与 GA4 集成后，利用 Hotjar 的 AI 设计有针对性的调查，以更深入地研究您的定量数据。这种方法可以让您更全面地了解用户行为，尤其是在遇到数据异常时。

您还可以将 GA4 与 优化，一个通过 A/B 测试和实验来改善用户体验的平台。

此集成支持将网络实验事件和受众变体从 Optimizely 导出到 Google Analytics。随后，利用 Optimizely 的 AI 功能来微调您的营销策略。

结束语

从 Universal Analytics 到 GA4 的过渡增强了 Google 的数据分析能力。GA4 的人工智能功能为网站所有者提供了更直观、更强大的工具包来了解他们的用户。

借助 GA4 AI，您可以细分受众以进行定制营销，预测用户行为以制定主动策略，并找出需要注意的异常情况。这些功能使其成为在线业务所有者不可或缺的工具。

如果您是 GA4 AI 的新用户，可以使用以下方法发挥其潜力：

• 收集并准备数据。 将您的网站与 Google Analytics 集成以收集必要的数据。熟悉 Google Analytics 自动捕获的指标。
• 监控推荐或定制的事件和转化。 建立事件和转化跟踪来监控对您的业务至关重要的趋势和活动。
• 合并跨渠道见解。 从 Google 广告、Google 搜索控制台、社交媒体平台和电子邮件活动中检索数据，以更全面地了解您的受众。
• 利用AI驱动的受众细分。 利用 GA4 的分析智能来创建预测未来用户行为的预测受众群体。
• 将 AI 的见解与历史数据进行比较。 利用报告视图中的比较功能和探索来评估 AI 生成的见解的准确性。
• 检查用户旅程。 利用 GA4 的用户购买旅程和探索等功能来深入了解从初次接触到转化的用户体验。

我们非常希望听到您对 GA4 AI 的反馈和疑问。祝您好运。

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使用 AI 与 Google Analytics 4 常见问题解答

让我们深入探讨有关在 Google Analytics 4 中集成人工智能的一些常见问题。

GA4 如何利用机器学习？

Google Analytics 中的机器学习增强了其分析智能，为您的网站或应用提供见解、异常检测和自动推荐。该技术还支持预测分析以预测未来的用户行为。

GA4 中的 Google 分析智能由什么构成？

在 GA4 中，Google Analytics Intelligence 是一个利用机器学习的工具包，可提供有关您的网站或应用的见解和建议。它会提醒您任何影响业务绩效的异常或趋势。

AI 能否帮助 GA4 中的转化优化？

当然，GA4 AI 提供支持转化优化的功能，例如预测指标和受众群体。这些功能可以根据现有数据识别可能的客户行为，从而帮助您提高销售额或潜在客户。

使用 AI 生成的见解时应牢记哪些安全措施？

虽然 AI 产生的见解非常有价值，但它们不应成为决策的唯一依据。通过测试方法验证这些见解并将其与您的行业专业知识和知识联系起来至关重要。