新版GA4電子商務事件,新舊差異與Purchase轉換一次解析
新版GA4電子商務事件,新舊差異與Purchase轉換一次解析

新版GA4的電子商務事件跟通用型GA有著不少的差異性,本篇文章會帶你一次搞清楚新版與舊版在「事件名稱」與「參數名稱」差異;還有新版GA4的參數支援了哪些事件;最後會利用Google Tag Manager實作教學,帶你實際完成一次GA4電子商務購買事件的佈署流程。

一、新舊版GA電子商務差異

這篇文章將帶給讀者三個簡單的概念:

1. 事件名稱上的差異

【電子商務報表的資源如何出現的】

想要使用新版GA4的電子商務報表,需要從網站將資料回傳到後台,並且是回傳系統可以辨識的資料格式,系統才能呈現在電子商務報表上面,這邊就列出了新版與舊版GA在電子商務事件行為名稱上的差異供讀者參考。

請注意:

並不是所有的結帳行為資訊都需要紀錄,例如「add_shipping_info」以及「add_payment_info」這兩個行為對於金融性商品就不是必要資訊,記得針對實際的消費者購物流程去調整。

2. 參數名稱上的差異

【GA是怎麼知道我到底賣了什麼商品】

想要詳細追蹤商品在網站或是應用程式銷售的狀況,你需要在購買行為發生的時候同時把商品的銷售資訊一起回傳到GA4的後台上。

例如:你的網站販售了一個杯子。你必須要提供「產品的ID」、「產品售價」、「產品說明」、「產品銷售數字」... 等資訊給GA,電子商務報表才能夠呈現出銷售狀況,你也能夠進一步去評估銷售的表現。

這邊也列出了新版與舊版GA在電子商務事件參數名稱上的差異供讀者參考。

你會發現新版GA4做了不少名稱上的調整,將商品或服務的代號統一調整成「item」,並且在後面加上「 _ 」去代表不同的資訊,同時也針對廣告的新增了一些之前沒有的參數,例如「promotion_id」(促銷訊息 ID)。

3. 新版GA4電子商務支援事件說明

【一個事件參數可以支援多種事件】

我們都知道事件是由名稱與參數組成,因此一個參數可能會同時支援多個事件,例如「tax(稅)」就會跟「購買事件」、「退貨事件」這兩種事件有關,因此官方也提供了電子商務的事件參數支援了哪些事件。

請注意:假如你想要追蹤的參數跟事件都不在官方文件上面也不用擔心,你可以自行設定事件以及維度、指標,只是因為名稱跟參數都是自己設定,所以未來可能會不適用某些報表功能。

二、新版GA4電子商務事件實作教學

最後我們將透過GTM實際帶大家實作一次電子商務事件的追蹤,以購買事件為例。

請注意:
請確認網站已經導入了電子商務的Data Layer的資訊,假如網站原本就有通用型GA加強型電子商務的Data Layer資訊,可以沿用,不知道的建議先跟工程師或是網站建置商確認,需要埋設的資訊可以參考Google Tag Manager提供的開發者文件。

【Step 1】啟動網站的Debug Mode

進入{Tag Assistant},點擊新增網域,輸入網站網址。

啟動完成,點擊持續。

回到{你的網站}啟用右下角的Debugger connected 視窗。

【Step 2】確認網站的Data Layer資訊

在{你的網站}實際完成一次購物流程。

在{Tag Assistant}找到Purchase的事件,點到Data Layer的頁籤。

在Data Layer找到符合GA4電子商務事件的參數。

【Step 3】串接GA4跟GTM

在{Google Analytics}點擊左下角齒輪->選擇資料串流->選擇你的網站,找到評估ID。

複製評估ID。

進入{Google Tag Manager}的代碼頁面,點擊新增。

新增一個「串接GA4跟GTM」的代碼:
・編輯名稱:可以辨識的。
・代碼類型:GA4設定。
・評估ID:GA4複製的評估ID。
・觸發條件:All Pages。

在代碼頁面看到設定完成的代碼。

【Step 4】在GTM設定電子商務轉換的觸發條件

在{Tag Assistant}確認要從Data Layer送的事件名稱。

設定傳送電子商務轉換事件的觸發條件:
・編輯名稱:自訂事件 - 購買。
・類型選擇:自訂事件。
・事件名稱:purchase。
設定完畢按下儲存。

觸發條件設定完成。

【Step 5】在GTM設定電子商務轉換的代碼&變數

進入代碼頁面,點擊新增代碼。

設定傳送電子商務轉換事件的代碼:
・編輯名稱:可以辨識的。
・代碼類型:GA4事件。
・設定代碼:使用【Step 3】設定的代碼。
・事件名稱:需要確認送出的資料格式符合規範。

在{Tag Assistant}確認{Google Tag Manager}送出的資料格式Event = Purchase,符合{Google Analytics}的規範。

設定傳送電子商務轉換事件的代碼:
・事件參數:在{Google Analytics}收集的事件,包含什麼參數。

在{Tag Assistant}裡面找出purchase事件的Data Layer可以看到一共有7個事件參數可以傳送到{Google Analytics},我們這邊會實際設定三個當作範例給各位參考。

回到{Google Tag Manager}輸入第一個參數名稱transaction_id,並且點擊「值」的按鈕。

點擊新增變數。

設定傳送電子商務轉換事件參數的變數:
・編輯名稱:命名方式建議為div - ....。
・資料類型:資料層變數。
・資料層變數名稱:需要確認資料的路徑。
・資料層版本:版本2。

你可以在在{Tag Assistant}找到purchase事件的Data Layer確認路徑。

請注意!
在設定事件參數的時候,只有item的資料層版本要選擇版本1,不然系統會出現錯誤。

七個事件參數都設定完畢之後,設定傳送電子商務轉換事件的代碼:
・觸發條件:使用【Step 4】設定的觸發條件。

在代碼頁面看到設定完成的兩個代碼。

【Step 6】利用GA4的Debug View預覽埋設是否正確

在{Google Tag Manager}點擊預覽。

再度完成一次購買流程,可以在{Tag Assistant}看到購買行為時{Google Tag Manager}觸發了一個資料傳到{Google Analytics}。

回到{Google Analytics}選擇Debug View報表,可以看到purchase事件,點擊一下。

可以在裡面看到剛剛設定要追蹤的電子商務事件參數。

點擊項目頁籤,商品的資訊。

在所有事件報表裡面可以看到purchase被直接設為轉換。

【假如系列談】

假如我全部的電子商務行為事件都埋設完會怎麼樣...?

如果你有埋設完所有的電子商務行為事件,就能夠在 電子商務報表完整看到購物的步驟與流程,包含項目瀏覽量、加入購物車次數、觀看後加入購物車率、商品購買數量、商品收益...等各項指標。

本文合作轉載自:圖靈數位

關鍵字: #Google Analytics
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溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍
溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍

隨著生成式 AI 工具快速普及,使用 AI 生成圖片、文案與影音素材,早已不再稀奇;真正困難的是,如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感,還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏,進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過,有一家成立不到 5 年的團隊,卻憑藉著這項能力,吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台 蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手,正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務,創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴,不只是生成 AI 影音內容,而是從行銷目標出發,運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程,突破過往內容與數據各自為政的盲點,這才是它真正讓企業買單的關鍵。

#1 創造智能
除了預算大幅減少、製作效率提升外,林慧珍指出,現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。
圖/ 創造智能

串起行銷斷點,打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察,是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出,企業行銷工作往往交由不同廠商負責,從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理,各自使用不同工具與平台,導致資料散落在各處,形成一個個看不見的行銷斷點,一旦成效不如預期,很難釐清問題究竟出在哪一個環節,是素材無法打動消費者、投放策略失準,還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是,用自家產品去解決客戶的問題,但我們想的不只是解決問題,而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標,」林慧珍強調,也因此,創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域,希望從內容、互動到會員經營,串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端,創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗,快速產製出 AI 影音內容,協助品牌放大聲量、吸引目標受眾;接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求,不受時間、地點與語言限制,提高互動與成交機率;最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產,透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制,持續深化顧客關係,將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試,快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外,創造智能還能為企業創造兩大價值,第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。」林慧珍指出,創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明,團隊許多成員原本就來自專業影音團隊,長期協助企業製作導流影片,因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上,累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例,團隊並非直接交由 AI 工具生成內容,而是先分析目標受眾的偏好,再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍,營造「似曾相識」的共感,引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握,正是創造智能團隊多年累積的內容經驗,也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面,團隊則負責研發系統,以滿足企業多元行銷需求。例如:創造智能自行開發的「AI 導演模板」,不僅能快速生成高度擬真的影音內容,還可以依據品牌的不同需求,快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式,協助品牌進行 A/B Test,找出最能吸引消費者的內容。同時,還能依照不同社群平台需求,自動延伸出不同秒數與尺寸的版本,讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是,從企劃發想到完成影片,最快約一週即可完成,不僅大幅縮短製作時程,也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程,從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是,透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為,AI 的價值不只是回答問題,而是深入既有的工作流程,以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說,創造智能在與百年家電品牌合作時,先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心,透過 LINE CRM 建立會員數據基礎,依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄,自動完成會員標籤與分群,並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積,再進一步串接 Facebook 等社群平台,讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動,逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前,雙方合作已進入第二階段,將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務,整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成,不僅縮短服務時間、提升案件處理效率,也讓 AI 的角色從單純的客服工具,進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式,也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人),並匯入產品知識與各國出口法規,讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題,更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程,不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月,減少 30% 以上真人處理成本,訂單成交率提升 25%-32%,

#0 創造智能
某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人)為例,AI已經可以回復日常問題的70%,真正優化前端開發的營運效率。
圖/ 創造智能

未來,AI 工具將持續演進,但企業真正需要的,始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信,唯有整合技術、內容與流程,並站在企業角度思考,AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司,創造更有溫度的智能夥伴。

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