通用GA資料明年7月刪除！如何備份GA3？有哪些注意事項？重點一次看|數位時代 BusinessNext

在 2022 年底登場的 Google Analytics 4（GA4），增加了 Google Analytics 3（GA3）所沒有的靈活度和辨別各裝置的 ID 等功能，而 Google 也宣佈了 2024 年 7 月通用 GA 資料即將全面清除，這代表著 GA3 的結束，同時也是迎接 GA4 更強大的數據分析工具的開始。但這並不代表我們要直接轉換 GA4 ，不需要管 GA3 的過去資料，此篇文章將會告訴你，面對這樣的轉換，我們該怎麼面對。

為什麼我們需要備份 GA3 資料？

根據 Google 官方文件資訊，宣布 2023 年 7 月 1 日通用 GA 已停止搜集資料，並且在 2024 年 7 月 1 日將把通用 GA 的資料全部清除，此外由於Google 資料保留設定會每月定期刪除一些 GA3 的資料，因此如果企業想要備份 GA3 的資料，需要趕快加緊腳步，不然時光飛逝，很快就會到了 2024 年 7 月，這時候才想要備份 GA3 資料就欲哭無淚了。

因此如有備份 GA3 資料需求的企業，請一定要在 2024 年 7 月前完成！

兩個備份 GA3 數據著手須知

首先我們要先確認是否有完成這兩項需求，才可以著手準備備份 GA3 的流程：

1. 是否已開設好 GA4 帳戶

2023 年 7月 Google 已停止通用 GA 資料搜集，大多數企業應已轉為 GA4 帳戶，然而依然有少數企業的GA3帳戶仍在運作，但不能指望這種狀態持續，因為通用 GA 最終會停用，為了預防您的 GA3 帳戶在某一天無法使用，請務必先設置GA4帳戶，且使用 GA4 帳戶需要有一段適應期，需要了解新的事件定義、了解數據落差等，因此一定一定要先設置 GA4 帳戶。

2. 規劃 GA3 數據備份

我們不能只是單單大量的儲存過去 GA3 資料，因為這樣除了儲存成本高昂外，所有資料也未必都是企業需要的資料，因此我們可以從【GA3 資料備份】6 種通用 GA 資料匯出、備份及 GA3 資料保存方法中的如何整理執行 GA3 資料備份的文件，先著手規劃 GA3 備份，也可以讓之後再備份時更加清楚易瞭。

如何應對即將消失的 GA3 資料？

以下我們分了幾種方式去應對即將消失的 GA3 資料

1. 不管過去 GA3 的資料，重新於 GA4 收集網站行為數據

這是一個最簡單的應對方法，但不建議企業這麼做，因為你會失去過去在 GA3 的所有資料，這會導致你有可能之後無法查閱過去資料，而這通常會適用於 2022 年底才開始使用通用 GA 或是數據量極小，備份 GA3 資料不符合成本效益的企業。

2. 實驗家精神，自己手動備份 GA3 資料

如果想要嘗試一個個手動下資料也是可以，但這種方法是一個複雜的選擇，如果你有大量歷史記錄需要保存，則需要花費大量的下載時間，因此也不建議這樣做，因為它在導入過程中容易出現人為錯誤，並且即使採用人工轉移，技術流程也很難實現。

3. 請工程師寫 ETL 串接 GA3，將其一次備份

這個方式其實是可行的，但值得注意的是， ETL(extract、transform、load) 主要用於每天或每月儲存數據，而不是查詢整個可用數據，並且從 GA3 倒出的資料成本高且難以取用，備份失敗或無法使用匯出的資料的可能性也很高。

本文授權轉載自：TenMax

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。

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%，

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。