GA 數據分析初學者必學的五大步驟|數位時代 BusinessNext

Google Analytics 是行銷人很重要的工具，但很多人不知道該如何開始。

《數位時代》針對 248 位行銷人的調查中，發現有 56% 的行銷人知道 GA 很重要，但不知道該如何開始，20%的行銷人認為自己沒有工程背景而遲遲無法進入，11% 的行銷人即使著手學習，但學習資源大多是大公司案例，無法學以致用。
免費的 Google Analytics（GA）數據分析工具，就像網站的監視器，可以了解網站使用者是誰，經由哪些關鍵字進入，在網站裡做出哪些行為，並可觀察主要流量來自哪些管道，透過數據解讀，逐步優化網站效益。

想要了解 GA 到底該如何著手，請跟隨以下五大步驟：

1. 健檢：找出你的網站經營問題和優化策略

開始學習 GA 之前，我們首先要先定義自己網站存在的目的，像是購物網站可能追求的是銷售轉換、內容型/ B2B 網站追求的是訪客停留時間或訂閱等等，GA 同時可以協助你重新整理經營網站的目的，並找出目前網站所面臨的問題。

2. 設定：串接你的網站與 GA

這個步驟，往往是行銷人卡關的重要環節，不懂工程技術，到底該怎麼串接網站與 GA？許多公司不只一個網站，該如何有效管理？如何排除不必要的流量，讓數據更精準？廠商權限該怎麼開，才能避免惡意竄改數據？

其實，行銷人在這階段所扮演的角色，最重要的是要懂得串接觀念與溝通語言，就可以有效的與公司工程師配合，或者了解電商服務平台（像是 Shopline, Shopify 等）是否有權限置入GA 追蹤碼，接著只需要找出 GA 追蹤編碼（Tracking ID）將其安裝在網站中就完成了！

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3. 解讀：重要維度、指標及常見迷思

串接成功後，GA 就能夠抓取到造訪你網站的使用者行為資料，轉換成 GA 後台各式各樣的指標數據！基本功就在釐清這些指標對於網站的意義，並避免數字迷思，像是跳出率與離開率的差別是什麼？不同的網站型態，該專注在哪些指標上？

最重要的兩項指標就是「目標對象」以及「使用行為」：
目標對象 指是使用者的輪廓，像是年齡層、興趣、性別、地區、裝置等指標，可以針對使用者加強行銷策略的調整，可能地域性的推廣、年齡層的鎖定、手機版的優化等等。

使用行為 指的是在網站瀏覽的過程所發生的事件轉換，像是頁面瀏覽量（Pageviews）、跳出率（Bounce Rate）、平均停留時間（Average Time）、流量來源（Referrals）、工作階段（Sessions）等指標，了解使用者在站內行為的轉換進而優化網站的使用體驗、銷售步驟等。

4. 洞察：了解使用者是誰、從哪來、行為足跡、如何轉換

了解所有指標代表的意義後，接著可以透過 GA 學習如何有效掌握流量組成與客戶行為，查看訪客都從哪裡進入網站，他們在網站裡做什麼，是否符合你的流程設計、是否有達成轉換，這時亦可搭配其他觀察工具，像是熱點監控工具 hotjar、Crazyegg 等。

5. 追蹤：了解廣告成效、追蹤客戶關鍵行為

最後，最重要的不外乎是「追蹤」，GA 最常用的功能之一，透過事件追蹤、購物車結帳流程轉換追蹤分析等，找出用戶流失點，以及哪裡的廣告才是最有效獲取網站流量。

不僅能幫助經營電商的賣家們調整銷售的關鍵策略，如果你是提供內容的部落格主、重視網站體驗的設計師，也能透過追蹤最相關的事件，客製化追蹤自己最在意的網站行為。

GA 分析工具掌握你的網站流量，了解這些流量數據所代表的意義是什麼，作為行銷策略判斷的指標。透過 GA 數據，也能佐證你的目標是否達成，並利用 GA 分析工具找出可以優化的方向，有效找出屬於你的消費者，找到利基市場，打造更完整的數位行銷思維。

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一個殘酷的現實是：MIT 研究報告顯示，全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡？不是技術不足，是多數企業僅將 AI 視為「工具」，而非「戰略」，結果往往購買了許多應用卻難以串聯，數據彼此割裂，遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI＋MarTech 白皮書》指出，近五年軟體工具數量暴增 264%，但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此，漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖，提出一站式平台，將行銷、銷售與客服的資料流整合，縮短企業從洞察到行動的距離，實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First？

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外，更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌：以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持，邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢，分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚，包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌，共同聚焦 AI 對企業未來的影響，展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中，漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示，AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺，如：美國人均 GDP 已達 9 萬美元，但增速放緩至 1～3%，因此政府選擇 All-in AI，以重燃生產力引擎；另一方面，中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭，儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面，AI 不只加速工作流，也創造結構性的效率差異。薛覲表示，兩家同樣維持 20% YOY的公司，若其中一家具備 AI 能力，效率差距將被迅速放大。

不過，更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後，員工時間如何被重新定義？如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮，價值仍然淺薄；真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出，或用一半資源達成既定目標。

因此，漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家，AI 是戰略武器；對產業，是效率槓桿；對企業，則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI，代價恐怕是被淘汰，唯有主動擁抱 AI，才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯，AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值，漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程，包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成，開發速度提升近五成；或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時，漸強也將AI經驗沉澱為產品，端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括：

MAAC（企業專屬的行銷成長架構師），不再只是發送工具，而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能，訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍；電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%，團隊效率明顯提升。

CAAC（讓客服與銷售成為 Super Agents），則透過多角色 AI Agent 即時回覆，自動解決八成常見問題，以餐飲品牌為例，導入後對話處理量提升 233%，首次回覆時間縮短至原先的三分之一，成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC（24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問），作為漸強實驗室的全新產品，定位為全自動 AI 數據分析平台，能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合，把以往3～5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成，並一鍵開啟執行建議，幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」，形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷，到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話，再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動，一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺，而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見，漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統：AI Agents 執行任務－結果沉澱為決策依據－經由大模型判斷方向－再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣，AI 才能真正驅動價值；一旦斷裂，就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後，漸強也提出 AI 顧問服務，將多年實戰經驗濃縮打磨，帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化，協助品牌建立能長期演化的系統，讓技術在導入之後，還能持續成長。

薛覲比喻，漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」，目標使命始終如一，唯隨著時代演進，一次次聚焦解決某個挑戰，逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺，漸強不只給出解方，也盼能拋出更大的思考格局，帶動企業讓 AI 成為決策的核心，讓產品與顧問形成互補生態，陪伴企業從工具導入走向結構轉型；當多數企業仍在試水階段，那些率先建構 AI 驅動的組織，將更快抵達未來。

GA 數據分析初學者必學的五大步驟