流量金礦,你要鑽對才能挖!用GA洞悉消費者數位軌跡,讓品牌行銷更有效
流量金礦,你要鑽對才能挖!用GA洞悉消費者數位軌跡,讓品牌行銷更有效

在上網成為人們日常的時代,透過Google搜尋、Google Maps、YouTube等各種服務,人們網路上的行為已有跡可循。對品牌、商家來說,人們每天產生的大量數據,在網站監視器「Google Analytics」的幫助,以及進一步搭配Google Ads等廣告工具的使用下,將能達到最直接的應用。

但問題是,GA雖然能免費使用,究竟該如何分析、判讀其中的數據?

由《數位時代》和台灣少數取得Google官方認證的數位行銷技術公司雲數位智能行銷(CloudAD),共同開設的「Google Analytics流量分析基礎實務」課程,便是針對這些問題而來。

分析GA四大步驟 定義、部署、分析和應用

事實上,要品牌和商家開設GA帳戶、埋代碼都不是難事,難的是產生數據後該如何解讀。CloudAD數據顧問張簡建呈Bruce指出,定義、部署、分析和應用,是分析GA數據的四大步驟,「這四個步驟適用於所有版本的GA。」

首先,「定義」階段包括釐清網站類型、定義行銷目標和制定測量表。網站通常可分為四種,有具備品牌宣傳、發布公告、活動宣傳等功能的品牌網站,提供線上購買流程和金流的電商網站,時常更新、發布訊息、新聞等內容的內容網站,以及企業對企業間形象宣傳、具備線上留單系統、撥打電話和網站聯繫等資訊的B2B網站,「唯有清楚網站類型後,才有辦法制定分析項目和埋設不一樣的代碼,」Bruce強調。

定義行銷目標,顧名思義是設定品牌要達到的行銷目的。從行銷漏斗來看,包括提升品牌認知、找到對產品有需求的消費者,以及讓消費者採取最有價值的轉換動作等三種不同目標。至於制定測量表,則是將行銷目標、分析目的和對應維度一一列出,方便隨時釐清初衷。

開設GA帳戶和正確埋設代碼為「部署」階段的主要工作,埋好代碼、取得各項數據後,便進入最重要的「分析」環節。

妥善埋好全域網站代碼 就能分析客源與客群

GA五大報表
圖/ CloudAD提供

打開GA後台,會發現有「即時」、「目標對象」、「客戶開發」、「行為」和「轉換」五大報表,Bruce通常會利用「維度」和「指標」剖析報表。維度指的是報表裡使用文字描述資料的樣貌,例如年齡層、性別、興趣等,指標則是量化、以數字呈現的數據,像是使用者比例、工作階段百分比等。Bruce另外指出,只要安裝好全域網站代碼,品牌起碼可以做到客群(目標對象報表)和客源(客戶開發報表)分析。

值得細究的是,五大報表下還有許多子報表,像是「目標對象」中,就包括總覽、客層、興趣、地理區域等子報表,品牌能一一應用。Bruce舉例,如果是全球性的品牌官網,透過子報表「地理區域」的語言、地區等指標,觀察哪個語言的使用者更多、更重要,可以多做相關語系翻譯,以提升使用者體驗。

分析「行為」報表,則能理解訪客在網站裡的互動行為。例如藉由子報表「網站內容」中的「離開網頁」指標,發現許多訪客會在購物車階段關掉網頁,品牌便該細想,是否要針對購物流程做出調整;「網站速度」則能檢視哪些頁面載入速度較久,「根據Google提供的數據,現在人於網路上的瀏覽習慣越來越缺乏耐心,若網頁載入速度超過3秒,便有一半的可能選擇離開。」Bruce建議,首頁做為網站門面,需要有優化的速度,品牌也能據此調整。

「客戶開發」報表則會看到使用者從哪裡來,是直接輸入網址或透過Google搜尋。報表也能串接Google Ads和Search Console的資訊,看出使用者是透過哪些廣告和Google搜尋關鍵字進入網站。

「轉換」可能是所有品牌最在意的報表。擁有電商網站的品牌,能在子報表「電子商務」中觀察訪客的購物、結帳等各種行為,Bruce提到,若品牌發現轉換率不到1%,或許該思考是否要調整行銷目標,從找尋對產品有需求的消費者,改成以宣傳品牌意識為主。

最後,「即時」報表能在一次性事件中發揮效用,例如品牌舉辦了行銷活動,透過即時監測到的數據,能針對隨時做出調整。而詳細分析五大報表後,品牌和商家就能針對自家產品、服務,再結合其他廣告工具像是Google Ads,制定出能實際應用的行銷策略。

GA從零上手!掌握消費者數位軌跡,轉換率瞬間提高!【11/5 GA流量分析基礎實務】

GA4可看網路和APP數據 釐清跨裝置行為

去年底,Google推出採用全新技術邏輯的Google Analytics 4(GA4),相較過去GA要看網路和APP上的數據,必須各自拆成兩個平台解讀,GA4則據此改善,結合網路和APP,以釐清使用者跨裝置的行為。

但到底該用GA還是GA4?Bruce建議,GA4仍在開發階段,許多GA原有的功能都暫時取消,若品牌只需要經營網頁,可以繼續使用GA,若商家將主力放在APP,那就必須同時運用GA4,「目前GA和GA4的細部功能都有各自的不可取代性,也不會造成網站載入速度的負擔,可以放心使用。」

經營Google我的商家 讓品牌在數位世界被看見

除了GA之外,Google我的商家(Google My Business,GMB)也能是品牌、商家的好幫手。過去,實體商家、通路不比線上網站和電商,缺乏數據,但如今一般民眾要外出聚會、和朋友聚餐前,都習慣先上Google Maps查找一番,Bruce解釋,消費者現在很少上官網,反而更常透過Google搜尋資料,只要商家開通GMB,包括電話、營業時間、菜單等資訊,都一覽無遺,商家即使不投廣告,搜尋排序也會出現在首位,而商家能根據民眾的留言、評分等回饋,回頭針對實體商店做更客觀的描述,「GMB就像線下版GA,經營GMB,代表商家在數位世界會更容易被看到。」

科技日新月異,新技術、新方法源源不絕被推出,若品牌善用新工具,再結合第一方與Google數據,衡量成果時將更有效率,也能發揮最大行銷效用。

關鍵字: #Google Analytics
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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