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

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。

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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。

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。