GA4正式啟用！跟GA差別在哪？怎麼設置報表？4大改變行銷人必收|數位時代 BusinessNext

GA4正式登場！全球95%行銷人都在使用的網站分析工具Google Analytics（GA），很快就要迎來一次重大轉型。通用版GA在2023年7月1日起正式停收資料，年底前正式關閉後台，接著就會由新版Google Analytics 4（GA4）接下全球行銷界資料分析的重任。

GA4從2020年下半年就推出，最重要的就是整合舊版GA在網頁上的Web資料和追蹤APP取得的資料，使用同一套分析工具就可以同時追蹤這兩大來源的數據，預期將大大減少企業自行建置平台的成本。

通用版GA退場倒數計時，但新的GA4到底會提供哪些新功能呢？

GA4怎麼用？GA4跟GA跟差在哪？

GA4因應Google本身Cookie退場的計畫，比起舊版多出更多針對第一方數據的應用，讓品牌可以更客製化設計自己的儀表板。

變化一、跨平台數據蒐集應用

在數位轉型和第一方數據崛起的浪潮下，越來越多品牌除了網站之外，也積極建構自家的APP，以蒐集更大量精準的用戶數據。但要整合雙邊的資料，就需要建構數據中台，或是求助外部單位建置，會花費較高的成本。

新版的GA4就直接提供整合服務，切入第一方數據應用，能夠一次蒐集Web網站的數據和APP數據，不必再進行雙邊切換。

用戶需要先新增一個Firebase帳號（Firebase是Google旗下的雲端APP開發平台子公司），只要在「資料串流」頁面中點選「新增串流」，依需求選擇 iOS 或 Android 應用程式，依照系統指引完成在 APP 內安裝 Firebase SDK 的步驟，就可以直接在GA4中查看APP數據。

變化二、從追蹤瀏覽量，轉變為追蹤「事件」

在通用版GA中，追蹤的基準是「工作階段」（Session），只能記錄到在網頁或畫面上的瀏覽量，而GA4則轉用「事件」（Event）為主，比如以下幾種動作：

點選查看會員帳戶
開始緩慢向下捲動網頁，表現出閱讀動作
在產品頁面上停留查看詳細資料或瀏覽內容
觀看介紹影片
外連點擊

這種加強型的事件設定，讓網站經營者可以更精準掌握用戶的動態。除了幾種基本內建的事件不需要進行額外設定，用戶也可以針對自己網站的特性，增加不同的追蹤事件，目前此功能僅支援Web應用。

變化三、設置客製化產業報表

可以在「探索頁面」中選擇自己想採用的產業報表，方便以圖像追蹤觀察各項重要指標，例如以下幾種：

路徑探索：樹狀圖表觀察使用者歷程
區隔重疊：不同客群的交集狀態
同類群組探索：長期觀察同類型的用戶有哪些行為變化
使用者多層檢視：細查個別使用者活動
使用者生命週期：分析用戶從陌生到死忠客群的過程，中間是否有斷掉的環節？

延伸閱讀：【觀點】從GA4漏斗探索報表掌握轉換！看懂「客戶從哪裡離開你」？

變化四、歷史資料保留期縮短

最後一項是無縫轉換到GA4的行銷人要特別注意的，就是資料的保存期限，舊版GA資料保留的長度，提供14個月、26個月、38個月、50個月、不會自動過期等選項，系統預設是26個月。但GA4目前只提供2個月和14個月兩種模式，不確定之後是否會開放「不會自動過期」選項，所以轉換後需要提前改到14個月，否則預設只有2個月，就很容易「出事了」。

通用版GA、Cookie都即將退場，為行銷界帶來不小動盪，除了需要面對分析工具全新的變身，還需要準備好迎接第一方數據為大的時代。

責任編輯：錢玉紘

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。