【7章節36小節】互動式圖文學GA，最好懂的Google Analytics教學

目標對象_活躍使用者 Audience_Active Users，可以透過Google Analytics分析出
行銷策略替網站帶來多少「短」「中」「長」期的客戶?

如電商網站，在雙12舉辦一年一度賠本出清活動，替網站帶來許多

「1天活躍使用者」

但這些人主因被折扣吸引，對品牌並無長期回購意願，所以便可能發現「7、14、28天活躍使用者」都減少
雙12活動的賠本促銷，並沒有如預期換來長期使用回購，這張報表就是能透過數據，決定行銷策略方向是否正確。

GA官方教學

目標對象_效期價值 Audience_Lifetime Value，可以讓你看出Google Analytics預設的管道分組
分別為你帶來多少收益?
比較特殊的是還可以幫你計算每個GA預設管道的平均使用者價值(類似客單價的意思)

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目標對象_同類群組分析 Audience_Cohort_Analysis，可以讓你透過Google Analytics分析出，你在特定時期舉辦的某一項行銷活動(可以是廣告、KOL業配、團購、Email行銷…等)，執行完畢後，這一項行銷活動帶來的網站訪客的「使用者留存率」的表現如何?因此可以觀測出哪一種類型的行銷活動，可以帶來持續對網站有興趣的訪客，但這張報表搭配「不同行銷策略的網站」跟「指定不同時間區間及單位」後，能變化解釋的東西非常多，若想深入了解可以先看看GA官方教學

目標對象_客層_年齡層 Audience_Demographics_Age，可以讓你看到Google Analytics分析中使用者年齡層的數據資料，切割成6個區段，分別為「18-24」「25-34」「35-44」「45-54」「55-64」「65+」，在很多網站中，不同年齡層的訪客光是一些網站使用表現，就有非常多東西可以深入探討，例如老獅曾看過一個客戶網站，高年齡層的使用者停留時間較短，但轉換率特別高，這種情況可以自行腦補為高消費力族群客戶，決策快+口袋深，因此我們就可以針對這組受眾，未來去針對他們加強各種廣告策略。GA官方教學

目標對象_客層_性別 Audience_Demographics_Gender，可以讓你透過Google Analytics分析出網站訪客「性別」的資訊。

目標對象_興趣_興趣相似類別 Audience_Interests_Affinity Categories，在Google Analytics分析中，共分為3種，分別是「興趣相似類別」「潛在消費者區隔」「其他類別」，照GA官方教學的說法，這3種類別分別有「類型」及「階層」的不同，「興趣相似類別」是這個網站的訪客，可能對哪些主題有興趣?「潛在消費者區隔」則是網站訪客們「最近」特別想要買哪些類型東西，「其他類別」則涵蓋了上述兩者，但是用最小單位的興趣去獨立出一個類別，讓我們可以透過GA更精準的知道網站訪客到底喜歡什麼?

目標對象_興趣_興趣相似類別 Audience_Interests_Affinity Categories，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，平時對什麼類別的商品有興趣?GA官方的相關文件，對於興趣相似類別的解釋其實滿難懂的，所以老獅特別再去對照了Google Ads的文件，綜合了幾種版本，得出這邊我認為最適合的解答。GA官方教學、Google Ads官方說明

目標對象_興趣_潛在目標消費者區隔 Audience_Interests_In-Market Segments，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，【最近】對什麼類型的產品，有購買意願?那麼如何活用這張報表呢?
假設我們發現一個經營「家俱」的網站，GA中發現最近的訪客，對於「植栽」也很有近期購買意願，那行銷人員能不能利用這個資訊，規劃家俱消費滿5000元，送一個植物盆栽的活動?

目標對象_興趣_其他類別 Audience_Interests_Other Categories，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，最近有興趣的類別的商品，而且是針對分類的最小階層去分類，可以看到最精準的網站訪客最近最有可能購物的商品類別，在GA中的「自訂區隔」及「自訂目標對象」功能中，可以看到GA對於「其他類別」的解釋，是被歸類在「更有可能準備要購物」的分類中。

目標對象_行為_頻率與回訪率 Audience_Behavior_Frequency and Recency，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，在選定的日期區間內，在網站上造成n個工作階段的使用者分別有多少，藉此判斷網站中，「 一次性訪客」跟「多次訪客」的數據為何?

目標對象_行為_參與 Audience_Behavior_Engagement，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，在選定的日期區間內，網站中工作階段的時間長度表現，主要就是在看網站訪客每次來到網頁的時候，在網頁上會停留多久，並且以各個級距來做分類呈現。

目標對象_行為_工作階段品質 Audience_Behavior_Session Quality，這張表是Google Analytics運用機器學習的技術，將網站中的訪客的工作階段，用0-100分類，分數越高則代表這個訪客越有可能購買你網站上的商品，算是輔助一些自己不太會透過GA設定精準受眾再行銷的網站主，能用更簡單的方式優化電子商務，比方說我們將91-100分的這組工作階段受眾，自訂區隔或目標對象，對其投放再行銷廣告，就可以觀測這組受眾是否如Google所說，真的是一組離購買自家商品很近了的受眾。註:要開啟這張報表須滿足一些條件，詳情可參閱GA官方教學。

目標對象_行為_轉換機率 Audience_Behavior_Conversion Probablity，這張表是Google Analytics運用機器學習的技術，將網站中的訪客的轉換機率高低，用0-100分類，分數越高則代表這個訪客越有可能購買你網站上的商品，算是輔助一些自己不太會透過GA設定精準受眾再行銷的網站主，能用更簡單的方式優化電子商務，比方說我們將91-100分的這組轉換機率分數，自訂區隔或目標對象，對其投放再行銷廣告，就可以觀測這組受眾是否如Google所說，真的是一組離購買自家商品很近了的受眾。註:要開啟這張報表須滿足一些條件，詳情可參閱GA官方教學。

目標對象_技術_瀏覽器和作業系統 Audience_Technology_Browser and OS，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，使用什麼瀏覽器/作業系統/螢幕解析度…等資料，讓你從較技術端的面向去了解你的網站訪客。

目標對象_技術_聯播網 Audience_Technology_Network，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，「主機名稱」這邊所顯示的，是造訪你網站中的哪一個網域(例如有多個子網域則會在這邊顯現)，而「服務供應商」自從2020/2/4後，已不再提供這個資料，一律以(not set)顯示，但Google官方似乎並沒有多做解釋，國外有一些專業文章對於此一現象做了詳細的紀錄與自己的揣測，裡面有2020/2/4前，該區塊仍有顯示資料的截圖，有興趣的可以參考看看https://www.leadfeeder.com/的文章。

目標對象_行動裝置_裝置 Audience_Mobile_Devices，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，使用的手機的型號，幾乎所有手機品牌型號包括Apple/Samsung/Asus/OPPO/Xiaomi/HTC/Sony/Huawei…等主流手機品牌/型號，都抓得出來，但因為近年來IOS的一些裝置上及隱私權的相關政策，導致GA在判讀Apple使用者的時候，會有一些資料錯誤的情形，詳細情況請參考GA官方教學。

目標對象_跨裝置 Audience_Cross Device，要在Google Analytics中看到這張報表下的相關資料，必須要先啟用「Google信號」功能，這個功能簡單來說就是克服了GA一直以來最大的問題「依cookie判定使用者」導致明明都是登入同樣Google帳號的人，使用了手機/桌機/筆電這三個不同裝置登入同一個網站，卻在GA中被判定為3個不同使用者導致數據失真，這項新技術能夠讓登入相同Google帳號的人被歸類為同一使用者，Google信號一次整合了以前在資源>資料收集中「再行銷」與「廣告」的兩個舊功能，但Google信號因為計算使用者的方式不太一樣，所以跟其他標準報表中的資訊可能會有些落差，詳情可以參考GA官方教學。

目標對象_跨裝置_裝置重疊 Audience_Cross Device_Device Overlap，可以透過Google Analytics分析出網站中的訪客，在登入相同Google帳號的情況下，裝置重疊的佔比有多少。

目標對象_跨裝置_裝置路徑 Audience_Cross Device_Device Paths，可以透過Google Analytics分析出登入同一個Google帳號的網站訪客，在網站上完成轉換的時候，會使用他的哪一些行動裝置及完成轉換前使用的順序，GA官方給出了一個很好的使用情境如下:「使用者在早上通勤時透過行動網路瀏覽器點擊了某一則 Google Ads 廣告，晚上在家透過電腦瀏覽器購買該商品，舉例來說，如果「跨裝置 > 裝置路徑」報表說明了「行動裝置 > 電腦」路徑的轉換率最高，那您就可以將更多前段程序廣告安排在行動裝置上放送，並針對這些廣告提高出價。」這就是活用這張報表的方法，詳情請參考GA官方教學。

目標對象_跨裝置_管道 Audience_Cross Device_Channels，可以透過Google Analytics分析出登入同一個Google帳號的網站訪客，從哪個管道進入網站。

目標對象_跨裝置_客戶開發裝置 Audience_Cross Device_Acquisition Device，在Google Analytics可以常常看到「客戶開發」這個名詞，英文為「Acquisition」，在GA特別強調「首次獲得客人」的重要性，所以在這張報表中，預設的首要指標，就是畫面中的「新使用者」。GA官方教學

在這些跨裝置報表中，你可能會發現你的報表中並沒有顯示資料，這是因為Google Analytics資料閾值取樣的關係，必須達到GA所訂定的門檻才會顯現資料，而且這張報表的資料顯示起來會很容易有LAG的狀況，有時候甚至要等30秒以上才顯示資料，如果你的跨裝置報表中沒有顯示資料，可以嘗試不斷調整日期區間，太長太短都不好，太長>資料顯示起來非常緩慢，太短>資料取樣數達不到GA資料閾值門檻而不顯示，這張報表可以說是非常傲嬌。通用版GA-資料取樣、GA4 資料閾值、每日頭條-閥值和閾值到底是什麼意思，怎麼讀？fa還是yu？

自訂變數 Custom Varibles，每個網站的情形以及每個網站分析師對於數據分析或使用的需求不同，比方說GA電子商務預設事件有「加入購物車」跟「放棄購物車」，如果你想特別追蹤「刪除購物車品項」的事件，就必須自訂JavaScript，將這個事件推送到資料層，並在GA中做相關設定，就能看到自訂變數出現在GA報表中。GA官方教學。

使用者定義 User Defined，當Google Analytics預設的使用者不敷你使用時，你可以先自訂變數後，將完成這些變數事件的使用者，重新定義為一包受眾來觀察他們的行為，GA官方有一篇BLOG將使用情境寫的非常清楚，詳情可以參考GA官方教學。

目標對象_基準化 Audience_Benchmarking，在前面【2-2章節】填寫帳戶名稱的第一步驟下方，就曾經第一次出現，「基準化」這個名詞感覺非常難以理解，這邊先說白話文就是【將我們的網站，跟其他同類型網站相比，相關數據例如跳出率表現如何?】當我們在經營網站的時候，畢竟不是每個人都是行銷公司，可以看到很多不同的網站來比較相關數據，所以GA這個功能就是可以讓網站主，能夠有個跟同類型網站比較，進而了解自己網站相關表現的方式，而最棒的是這些資訊都會以匿名的方式提供，即便你勾選同意基準化報表，雖然數據會與Google共享，但卻不用擔心任何資料安全的風險。GA官方教學

目標對象_基準化_管道 Audience_Benchmarking_Channels，可以透過Google Analytics分析出自己的網站中「GA預設的管道分組」，跟你所選的「產業別」、「國家/地區」、「每日工作階段數」的匿名網站的績效做比較，綠色表示高於基準，紅色表示低於基準。GA官方教學

目標對象_基準化_地區 Audience_Benchmarking_Location，可以透過Google Analytics分析出自己的網站中「跟各個國家比較起來」，你所選的「產業別」、「國家/地區」、「每日工作階段數」的匿名網站的績效做比較，綠色表示高於基準，紅色表示低於基準。GA官方教學

目標對象_基準化_裝置 Audience_Benchmarking_Devices，可以透過Google Analytics分析出自己的網站中「不同裝置類別」，跟你所選的「產業別」、「國家/地區」、「每日工作階段數」的匿名網站的績效做比較，綠色表示高於基準，紅色表示低於基準。GA官方教學