过渡到GA4：这是您团队的正确分析行动吗？

早在 3 月，Google 就宣布，自 2023 年 7 月 1 日起，当前版本的 Google Analytics Universal（通常称为 Universal Analytics）将被弃用，转而使用新版本 GA4。

作为这一过渡的一部分，Google 将放弃对 Universal Analytics (UA) 的支持和跟踪，UA 自 2012 年以来一直是数百万网站的标准报告工具。据 Google 称，Universal Analytics 的历史数据将可供“在在 2023 年 7 月退休日期之后至少六个月”。谷歌保持模棱两可，补充道：

“在接下来的几个月中，我们将提供一个未来的日期，说明现有 Universal Analytics 媒体资源将不再可用。在这个未来日期之后，您将无法再在 Google Analytics（分析）界面中查看您的 Universal Analytics 报告或访问您的通过 API 获得的 Universal Analytics 数据。”

虽然 2023 年似乎有足够的时间来为这一过渡做准备，但事实是，您需要尽早检查几个方框，尤其是如果有重要的同比 (YoY) 指标需要在不中断的情况下进行跟踪。简而言之，为明年的同比指标捕获数据意味着您的企业需要在 2022 年夏季结束之前采取行动，以确保：

• 无缝追踪

• 同比报告（包括访问历史数据）——您想要/需要的数据和分析工具集的全部功能

• 您的团队已准备好使用新工具（无论您选择何种新解决方案）

尽管谷歌“强烈鼓励”用户“尽快”过渡到 GA4，但我们认为——考虑到变化的规模以及正确过渡到 GA4 所需的工作/资源（如在更多详情见下文），现在是启动和评估您的数据跟踪堆栈的最佳时机。

很容易根据“我们一直使用的东西”来假设需求和要求得到满足，并最终陷入困境。

相反，让我们详细探讨这一点，并有意识地选择适合您需求的平台。

这与上一次 GA 平台变更有何不同？

从 GA Classic 到 Universal Analytics 的过渡非常简单。您需要做的就是更新您网站上的跟踪代码。你的数据是一样的。界面、指标等——都大体相同。这次不是这种情况。

GA Universal 和 GA4 有何不同？

谷歌在 GA4 中做了一些可能需要时间来适应的重大变化。这有很多含义，包括以下方面的巨大差异：

• 用于导航和设置报告的界面

• 使用新平台的人员所需的基本技能/知识集

• 数据集本身（GA Universal 数据与 GA4 数据不兼容）

• 您访问和使用同比数据的能力

• 访问某些（深受喜爱的）功能，甚至某些指标。有些将不再可用或需要彻底设置才能访问。

简而言之，GA4 从字面上看是对如何跟踪和衡量网站交互的重新构想。就像从 USB 到 USB-C 的过渡一样，这意味着对系统/流程、工具、技能/培训以及可能的年度预算进行更改，以确保顺利过渡。

1. 重新设计的报告界面

Universal Analytics 和 GA4 之间最明显的区别是报告界面。

与 Universal Analytics 相比，GA4 的界面更加简化和流线型。这是因为您在 Universal 中看到的一些指标、视图和报告已被删除或替换。

更新后的界面在分析呈现方式上看起来很像 Google Data Studio。因此，如果您熟悉 Data Studio，那么导航 GA4 的界面可能对您来说更直观。

Universal Analytics 报告仪表板。新的 GA4 报告仪表板。

尽管如此，从已知和正常的变化总是伴随着某种程度的痛苦和处理。即使对于那些在 Universal Analytics 领域训练有素的人来说，适应新的报告界面也会带来一些困惑——也许还有一些障碍和阻力。

2. 不断演变的术语

一旦你开始细读新界面，你会注意到谷歌已经改变了一些术语。“行为”现在是“参与”，“细分”已经成为“比较”，“渠道”现在是“用户获取”。“所有页面”报告已重命名为“页面和屏幕”。

Google 还对“Audience”报告进行了重组，以前“Audience”报告中的信息现在位于其他部分，包括“User”和“Acquisition”部分。

导航 GA4 不一定是一种顺畅的体验，尤其是对于那些经常沉浸在 Universal Analytics 中的人而言。

对报告的访问已重新组织和重命名。比较左边的 UA 和右边的 GA4。

新的 GA4 探索功能。

3. 更新测量模型

Universal Analytics 和 GA4 使用不同的测量模型。UA 依赖于基于会话和页面浏览的数据模型，而 GA4 则基于基于事件的模型。使用 GA4，任何交互都可以记录为事件。

这种变化有点令人困惑的是，在 UA（以及所有以前的 Google Analytics 版本）中，一个事件有一个动作、类别、标签和它自己的命中类型。但在 GA4 中，没有动作、类别或标签。

所有命中都是事件，事件可以包含参数。

……不过，他们不必这样做。

例如，在GA4中，可以有一个名为page_view的事件，该事件可以包含参数：page_title、page_referrer（上一页URL）和page_location（当前页URL）。

GA4 中的事件分为四类：

• 自动收集的事件：您不必手动激活这些事件。当您安装 GA4 基本代码时，GA4 会自动跟踪它们。示例包括 first_visit、session_start 和 user_engagement。

• 增强的测量事件：GA4 也会自动收集这些事件，但您需要根据您的网站功能在数据流中启用（或禁用）增强的测量设置。这些事件包括出站点击、滚动、文件下载和站点搜索。

• 推荐事件：这些事件未在 GA4 中实现，但 Google 建议您设置它们。如果您需要的事件不是自动收集的或不是增强测量事件的一部分，您可以在推荐的事件中检查它。推荐事件的示例包括注册、登录和购买。

• 自定义事件：这些是您可以自己创建和实施的事件。当您需要跟踪在前三个类别中找不到的事件时，您应该只使用自定义事件。您需要编写和设计自定义代码来实现要跟踪的自定义事件。幸运的是，对于不太懂代码的人来说，谷歌推出了一个工具来帮助将自定义事件从 Universal Analytics 导入 GA4。

总体而言，这种方法实际上为您的站点上测量的内容提供了更大的灵活性和可配置性。

然而，更多的灵活性带来更多的设置和远见，因此强烈建议 GA4 有一个记录的测量计划。

4. 新的 BigQuery 功能

如果您使用 BigQuery，那么您会很高兴知道 GA4 以本机方式连接到它。使用 Universal Analytics，用户可以从 GA 导出数据的唯一方法是通过企业版 (GA360)。但使用 GA4，用户可以免费导出数据。

请记住，GA4 中的数据结构不同于 Universal Analytics 中的结构。因此，您可能需要重新映射 GA4 数据，然后才能将其移动到 BigQuery（我们发现此 GA3 到 GA4 工具有助于格式化历史数据以与 GA4 保持一致。）完成此操作后，您将能够更轻松地运行 SQL 查询。

BigQuery 集成可用，因此我们绝对建议尽快进行设置。为什么？好吧，GA4 最多只能存储 14 个月的数据（默认设置只有两个月），因此要进行准确的 YoY 比较，您需要依靠您现在收集的今年 BigQuery 数据集，否则会蒙受损失。

5. 移除功能

某些现有功能（例如视图、自定义指标和内容组）将不再受支持。如果您的团队依赖这些现有功能，那么适应 GA4 可能需要弄清楚如何填补某些测量空白。如果过渡变得过于妥协和痛苦，请记住还有其他选择。

正如您可能已经知道的那样，从 GA Universal 迁移到 GA4 并非易事。在适应 GA4 的新报告和测量模型和学习其修订的标签和术语之间，无论您的情况如何，这都将是一个沉重的过渡。因此，现在是验证所有这些工作的结果是否真正满足您的需求的时候了。

这对您和您的公司意味着什么？

Universal Analytics 的所有用户（几乎是……嗯，每个人，真的）都需要开始计划如何以及在何处继续衡量您的网站性能。

您还需要采取措施保存您的数据，以用于 1) 后代和 2) YoY 报告，因为数据集不兼容，您也无法使用（如果您不采取措施保存它）。又名：我们还需要计划何时需要发生这种情况。

就方式和地点而言，最终有三个主要选项（如果您的团队采用组合选项 2 和 3 的混合方法，则为四个），下面概述了其中的每一个。

1.采用GA4并更新任何当前的测量程序

第一个选项是大多数人心目中的大选项。也就是说，选择使用 GA4 并采取适当的步骤来保持数据完整性和无缝测量。

如果您确定 GA4 是合适的，则需要检查的主要框包括识别测量差距和修改 KPI（或测量协议）以填补这些差距。您还需要（现在）开始收集数据以满足以后的同比报告需求，并确保您的团队在新的 GA4 界面上保持最新状态。

鉴于 GA4 中的界面与 Universal 中的界面有很大不同，目前使用后者的任何团队都可能需要额外的时间和培训来适应新的结构。

2. 转移到不同的托管分析平台

由于一些已确定的差距，我们正在为我们自己的团队探索 GA4 的免费和付费替代方案。值得考虑的免费分析工具包括 Clarity、Clicky 和 ​​Mixpanel。虽然这些工具的免费版本很棒，但有些提供可升级的付费选项以获得更强大的容量/功能。

一些企业可能会发现通过转向付费工具或某些分析产品的高级版本可以更好地满足他们的要求。其中值得探索的是 Matomo、Adobe Analytics、Heap、Kissmetrics、Heap 和 Woopra。后两者提供免费计划，但根据我们的经验，它们非常有限。

请记住，并非所有这些分析工具都提供相同级别的实用程序和功能，并且不要忘记支持 GDPR 和 CCPA 法规的隐私和安全性，这是许多品牌日益关注的问题。

虽然任何新工具都需要入职，但其中许多工具都提供培训作为客户入职流程的一部分。这些分析选项中的大多数还提供免费试用，因此您可以在投入使用之前亲自审查平台。

3. 实施本地/第一方数据跟踪解决方案（企业解决方案）

本地/第一方企业解决方案可以提供更大的实用性、隐私性和合规性，具体取决于它们的利用方式。Matomo 和 Countly 等平台确实提供本地实施，这意味着您的公司将拥有所有用户数据，而不是传递给 Google Analytics（或任何其他第三方）。

如果您拥有其他自有数字平台，将本地分析套件与 Looker（由 Google 拥有！）或 PowerBI 等解决方案相结合，可以让您轻松访问不同团队和属性的数据。

请注意，这种方法的实施需要大量的开发/工程协作。

您应该如何评估替代分析工具集？

在探索替代分析选项时，您需要评估许多重要的考虑因素。以下是帮助您入门的几个关键因素：

• 数据所有权：谁实际拥有数据？对于不仅仅涉及营销利益相关者的受监管行业的公司而言，这可能是一个更大的对话。

• 隐私问题：除了数据所有权之外，分析数据托管在哪里？这意味着存储此数据的服务器的物理位置。如果您需要 GDPR 合规性，那么了解这一点至关重要，并且要做到正确。

• 可访问性：您可以访问原始数据吗？数据保留多长时间？一些分析平台会有所不同。

• 原生报告：有哪些原生报告功能，该平台是否集成到贵公司首选的报告工具（例如 Google Data Studio、Tableau、PowerBI 等）中？

• 归因建模：某些事件（如转化）是如何跨用户接触点和渠道确定和分配的？他们的模型是否与您的归因定义一致？考虑整个用户旅程中的最后一次接触、第一次接触等。

• 事件和交易跟踪：有哪些开箱即用的事件跟踪可用？您如何添加用户 ID 跟踪，它仍然安全且合规吗？电子商务商店和联属营销商可能在这方面面临独特的挑战，尤其是在与您的网络平台（例如 Shopify）进行通信时。

• 活动跟踪：系统如何报告自定义活动指标？其中包括您从可能使用的各种广告平台获得的 UTM 和跟踪 URL。

• 自定义跟踪：是否可以选择自定义跟踪？该平台是否提供自己的标签管理器，或者您可以使用久经考验的 Google 标签管理器（可能已经安装在您的网站上）？是否有服务器端跟踪选项？

• 跨域跟踪：分析平台是否能够跨您拥有的多个域跟踪用户活动？

• 数据导入：您可以无缝或以其他方式导入旧的 Google Analytics（分析）数据吗？

• 成本：您和您的团队需要哪些设置费用、实施成本和持续维护工作，而不仅仅是使用该平台的持续每月/每年的费用？

在权衡各种分析替代方案时，显然需要考虑很多因素。上面的思想启蒙者提供了一些需要牢记的最重要的考虑因素。但是，决定哪些数据解决方案将为您的业务检查最相关的方框本身可能是一项耗时的工作。为了帮助简化此审核过程，您可以复制此 Google 表格模板：数据解决方案选项审核，其中已经列出了几个备选方案。

您应该何时从 Universal Analytics 过渡到 GA4？

如果您和您的团队决定过渡到 GA4，您将需要尽快让您的鸭子排成一行。2023 年夏天似乎有充足的时间准备，但您的​​团队应该开始在以下方面迅速采取行动：

• 决定测量解决方案，

• 保存历史数据，以及

• 可能在 2022 年夏末之前实施此解决方案，当然也可能在年底之前实施。

“可能”是因为一些解决方案——上面的#3——只需要更多的时间来实施。

您的数据目前是安全的：Google 将在 2023 年底之前删除/删除您的 Universal 数据。但是，重申一下，如果您想保留进行 YoY 报告的能力，您应该尽早采取行动。

有一些付费解决方案可以帮助这个过程，但还没有人真正在这个过程中处于领先地位。上面提到的这个工具可能会有所帮助，但是，完整的数据导出仍然是一项必要的繁重工作。

目前，您当然可以使用 Google Analytics 界面中的导出功能将任何您喜欢的 Google Analytics 报告导出到 Excel 或 Google Sheets。目前，只有 GA 360 用户可以无缝选择导出其 Google Analytics Universal 数据。

向前进

虽然许多当前的 Universal Analytics 用户自然会默认使用 GA4，但希望到现在为止，您已经很熟悉您的选择了。跟风是一回事，但了解 GA4 以及其他分析平台的功能和限制，以及这些考虑如何与您的需求以及潜在客户的需求保持一致则是另一回事。