當第三方Cookie退場:用GA,挖出第一方數據紅利
當第三方Cookie退場:用GA,挖出第一方數據紅利

去年1月,Google正式宣布,第三方Cookie最晚將於2022年退場,消息一出,數位行銷圈哀鴻遍野,擔心日後難以追蹤消費者動向,無法做到精準行銷,同時急著尋找新的替代方案。事實上,在第三方Cookie退場後,善用Google Analytics(以下簡稱GA)蒐集第一方數據,或許可視為解方之一。

在《數位時代》和CloudAD雲數位智能行銷開設的「Google Analytics流量分析基礎實務」課程中,便提供第三方Cookie退場後,行銷人能深度使用GA的操作手冊。

CloudAD數據顧問總監張簡建呈Bruce解釋,使用者透過Safari、Chrome和Edge等瀏覽器上網時,每種瀏覽器裡都會有個小小記錄檔,就是所謂的「Cookie」。結合品牌在自家網站裡部署的代碼與瀏覽器Cookie,就可以知道使用者在網站裡的行為,此時品牌蒐集到的數據即為第一方Cookie。

而廣告代理商、數位行銷人常透過廣告平台內的受眾興趣標籤等做個人化廣告投放,其實就是透過第三方Cookie技術產生,而第三方Cookie指的是品牌在非隸屬於自家的網域裡,埋放自己的代碼,當使用者進入網站後,蒐集到的數據便屬於第三方Cookie。隨著隱私權政策改變,Chrome&Safari等瀏覽器陸續禁止使用第三方Cookie,表示品牌未來在數位行銷上的精準度有可能下降,媒體投資成本也會上升,「相較之下,擁有更多、更全面的第一方數據,並透過第一方數據補強沒有第三方Cookie帶來的影響,而透過GA蒐集到的使用者行為數據便屬於第一方Cookie,品牌的數位行銷人員應加強對於GA數據解讀之能力以應變新時代的來臨,」Bruce強調。

因應第三方Cookie退場,用GA蒐集第一方數據

Bruce認為,為因應第三方Cookie政策改變,品牌應該開始蒐集自己的第一方數據,「最簡單的方法,就是透過GA,」畢竟GA就像網站的監視器,只要在自家網站埋設代碼,便會記錄使用者行為。儘管未來沒有第三方數據能參考,但蒐集足夠的第一方數據,當使用者進入自家網域時,品牌仍能依據數據細分自己的特色與標籤,針對使用者做更精準的行銷,以彌補沒有第三方數據時會提升的廣告成本。

GA除了紀錄使用者行為,更重要的功能是數據分析,能做到的三個面向包括數據化、數據分析和行銷應用。數據化是將使用者的進站行為明確指標化,知道進站訪客的數量、性別等資訊;數據分析則進一步依據各項指標,做到客群、客源、行為和價值分析,例如了解客層的興趣、用什麼裝置進站,流量來源和站內行為等訊息;分析完數據後,品牌再據此制定行銷策略。

Bruce提醒,根據他過往的經驗,有七成客戶會說有蒐集自家品牌的大數據,但實際使用的其實不到三成,「蒐集到這麼多數據不拿來用,非常可惜,」他強調,GA能幫助品牌行銷、下決策,並優化廣告渠道經營,達到與客戶溝通的目的,「最最基本的,起碼也能透過行為數據協助改善網站使用體驗。」

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GA五大報表,品牌可依自身特性使用

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圖/ CloudAd

當品牌在自家網站埋好代碼後,打開GA後台,會看到「即時」、「目標對象」、「客戶開發」、「行為」和「轉換」等五大報表。「即時」看的是現在有多少使用者與在做什麼事,「目標對象」關注的則是進站的是誰、長什麼樣子,「客戶開發」可以知道使用者從何而來,「行為」看的是使用者在網站裡做什麼、看什麼頁面,「轉換」則能知道多少使用者進行轉換、帶來多少價值,而各報表下還會有許多子報表,提供品牌做更多細部分析。Bruce強調,裝好全域代碼後,起碼可以利用目標對象和客戶開發兩大報表,做到客群和客源分析,但目前GA的客群分析,如使用者的興趣等維度,其實是屬於第三方數據的範疇,在禁用第三方Cookie後,可能也會進一步對GA的客群分析造成影響,但品牌仍可以透過GA的自訂維度功能,結合分析使用者行為,對使用者進行自家的第一方數據貼標。

目前運作機制上,品牌能依據自身特性利用不同報表。像是電商想了解哪些使用者會想買自家產品,可以打開「目標對象」下的「興趣」報表;若關鍵是購買率,要看的則是「轉換」相關報表。由於現在行動裝置普遍,網頁必須設計得利於手機操作,若品牌要辦活動,打開「行動裝置>總覽」報表,能觀察iOS或安卓系統誰的使用者更多或站內停留時間較久,「假設iOS的使用者多,或許擬定行銷策略時,可以舉辦iOS相關產品的抽獎等方向進行發想,」Bruce舉例。

又或者提供站內搜尋的網站,可以在「行為」報表下,檢視「站內搜尋」的子報表。一般來說,會在站內搜尋的使用者,代表有強烈互動和購買意圖,Bruce建議,包括電商、新聞內容和有訂閱機制的影音網站,能藉著搜尋內容理解使用者的需求,並思考自己是否提供相關產品和內容。

Bruce也針對報表名詞做出解釋,例如「客戶開發」下,「所有流量」中的「來源/媒介」,有「direct/none」這個項目,使用者直接輸入品牌網址、透過網址列進站或使用書籤進站,就是direct直接流量;none則代表GA無法追蹤到的流量,常見像是透過APP內建瀏覽器進站的流量,也很容易無法被GA識別進而被判定為未知流量,若品牌行銷會透過APP渠道,那品牌應該使用UTM進一步識別使用者來源,「從這些指標中,品牌都能找到蛛絲馬跡,針對自身特色再做細部分析,」Bruce一再強調。

視覺化的Google Data Studio,方便解讀報表

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圖/ CloudAd

雖然GA提供品牌完整的數據蒐集與分析,但Bruce提到,使用GA的同時,Google Data Studio也能做為輔助的分析工具。行銷人常需要製作許多報表,每週必須看客戶來源、有多少使用者與收益等各種數字,但GA解讀報表不便,Google Data Studio則能直接匯入GA數據,並制定視覺化頁面與直接拉出報表格式,產出行銷人需要的結果,還能串接Google任何產品,包括YouTube、Google Ads等。

隨著第三方Cookie退場等新政策出爐,加上各種推陳出新的技術,Bruce認為,只要持續熟悉GA,行銷和技術間的界線會愈來愈模糊,而始終跟著趨勢與時俱進的GA,也會是數據分析、擬定行銷策略的好幫手。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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