Google Analytics改版懶人包~新版報表多了哪些內容?
Google Analytics改版懶人包~新版報表多了哪些內容?
2013.09.04 | 行銷

如果你有一陣子沒空登入Google Analytics帳戶,最近登進去應該會被嚇一跳,怎麼好多東西都改了呢?

今年度Google Analytics 不但頻繁的公開發佈重大改版訊息,而且還暗地偷偷優化了一些報表和功能,因此整理一個近期改版更新包,希望能協助大家與最新資訊同步。

update

明著來的重大更新系列

**1. Advanced Segments 進階區隔
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全新進階區隔的User Segment推出是今年兩大改版之一。關於進階區隔的說明,之前已經另開主題說明,詳見 「全新的進階區隔即將改變網站分析的思維」 一文。

**2. Admin 管理員介面
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今年的Admin介面改版,將Admin設定工作從原本的階層式,改為三欄式,視覺設計上也更加具有現代俐落感。更棒的是,進入Property Settings過去要經過三次按鈕/超連結的點擊,將來只需要一次點擊就可以進去了。

GA admin

**3. Profiles (設定檔) 改名為 Views (資源數據)
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Profile的設定和管理是非常重要的環節,因此這些年來已經相當習慣這個名詞,將來更名為View之後,尤其是中文的說明中心,要花點時間多加習慣囉!

rename as views

**4. User Management使用者管理
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雖然說使用者管理更新的公布是在今年的三月中旬,但是實際上進入帳戶看到更新,比Admin新介面推出還要更晚,近期才陸續有人發現。以往的權限設定功能被抱怨了很多年,實在是太陽春,我們只能在擁有絕對權限的超級管理者和幾乎無法做什麼事情的報表權限中二擇一,加上沒有帳戶變動紀錄,往往引發許多工作上的困擾。新的權限設定,包含了管理使用者、編輯、協作(8月底才又新增的)與檢視及分析等4個角色,而權限的範圍可以設定在整個Account(帳戶),或是Property(資源),或是只能讀取特定的View(資源數據)。針對大型複雜/多單位同工的帳戶來說,這才符合實際的需求。

**5. Attribution Modeling 功勞歸屬報表
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這個報表說來話長一言難盡,將來再另外發文跟大家詳細說明比較實際。

model comparison tool

 

暗著來的偷偷改善系列

**1. mobile(行動裝置) > overview(總覽)
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以前踩到這個Report時,大家應該也會覺得與其告訴我們流量來源是否為行動裝置(以前的報表只有"Yes / No"的流量數據),幹嘛不乾脆點,直接告訴我們那些裝置有多少流量呢?! 其實Google Analytics已經偷偷改好了。

device

**2. Behavior Flow 行為流程報表
**
今年五月的時候Steven曾經向大家介紹過三種形式的流程報表(詳見「解析訪客行為模式」一文),最近在Content Report的介面上又多跑出來一個Behavior Flow的新報表。這個新報表的使用上,其實與它的報表三兄弟大同小異,唯一需注意到的部分是,檢視類型可以自行選擇Pages網頁、Events事件、或網頁+事件,總共有三個選項任君挑選。

behavior flow

3. Speed Suggestions 網站速度建議
過去在Site Speed報表中,我們可以觀察到網站速度對於使用行為上的影響,但要如何著手改善,可能還是得跑到Google Page Speed Insight工具去取得更明確的建議,使用上比較麻煩。現在直接把PageSpeed Suggestions功能整合到內容報表中,使用上少做好幾個動作,十分的方便省事。(不過不知道是否是因為Page Speed Insight工具太過於忙碌,所以這個報表目前狀況還不太穩定)

PageSpeed Suggestions

 

還有什麼悄悄改變的地方,是WIS 網站分析團隊沒注意到的嗎?
歡迎網站分析高手有空一起來玩Google Analytics改版大家來找碴的遊戲吧! 

文章截圖來源: Google Analytics Blog / Google Analytics Account Interface
特色圖片來源: Lightspring/Shutterstock.com

 

出自WIS匯智/Fay Lo

關鍵字: #Google
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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