谷歌分析4:7改进后的GA最大的陷阱

谷歌分析4:7改进后的GA最大的陷阱

时间:2021-3-30 作者:admin

随着GoogleAnalytics 4的推出,谷歌在该公司漫长而成功的历史上对分析做出了最大的改变。但是,随着核心功能的删除和复杂的新界面,GA4真的准备好开始推动业务的增长了吗?

新系统是为了统一应用程序和网站的度量而开发的,目的是让营销人员更深入地了解他们的竞选业绩。

因为它旨在取代旧版本的谷歌分析许多营销人员希望在未来几周和几个月内制定实施GA4的计划。虽然新的分析迭代当然是一个考虑到未来的发展,但是营销者可能想通过从他们现有的平台进行大的转换来阻止它。

让我们更深入地研究一个分析引擎,它仍在市场营销领域中站稳脚跟:

什么是谷歌分析4?

首先,让我们来看看GoogleAnalytics 4到底是什么。谷歌在10月份发布了最新版本的分析工具,其中包含了大量的变化和强大的新功能。最新版本称为GoogleAnalytics 4,通常称为GA4,目前可作为可选升级谷歌分析用户。谷歌在最新版本的“分析”(Analytics)中所做的最大改变之一,就是优先考虑使用人工智能和机器学习功能的隐私。还有新的工具可用于数据收集、报告和分析。

谷歌分析4:7改进后的GA最大的陷阱

(图片:段段)

谷歌作为世界上最受欢迎的搜索引擎的地位意味着,谷歌分析提供给用户的洞察力在当今世界是无与伦比的。从上面的图表中我们可以看到,没有任何分析引擎能接近Analytics的流行程度,GA4显然是为了扩大这家科技巨头作为市场领先者的地位。

GoogleAnalytics 4似乎充分利用了机器学习技术。新GA4模型最吸引人的好处之一是,可以准确地填补洞察力方面的空白,从而提供更高质量的性能洞察力。用户可以更好地理解客户如何与他们的页面交互,并找出客户用来发现他们的站点的主要渠道。

除了机器学习,人工智能的预测帮助用户在市场营销中变得更加积极主动.有了人工智能,用户就有可能在新趋势出现时得到通知–为他们提供快速反应的机会。这意味着,如果突然出现反弹反弹,用户可以迅速警觉,看看问题是什么,在它导致重大损失的收入。

GA4提供的另一个令人兴奋的特性是BigQuery,它提供了对大型原始数据量。对于大企业来说,BigQuery是一个更好的机会。报告和分析.

毫无疑问,GoogleAnalytics 4将成为市场营销人员和网站所有者分析见解的革命性平台。然而,对于这个平台是否已经准备好让企业全心全意地接受,也存在一些疑问。有了这么多额外福利,让我们来探讨GA4的一些关键缺陷,并质疑营销人员是否会从传统的GoogleAnalytics平台中充分受益。

1.缺失的核心特征

值得注意的是,毫无疑问谷歌分析4所拥有的潜力。作为一个新的发布版本,该平台正在进行升级,每季度进行一些一致性的升级,而且谷歌似乎正在接受用户的反馈,对其功能进行改进。

然而,如果你是一个营销人员,想要增强你的洞察力,你可能需要对你实际掌握的东西进行某种程度的期望管理。

尽管GA4代表着朝着正确的方向迈出了强有力的一步先进人工智能与机器学习技术,谷歌分析(GoogleAnalytics)或环球分析(UniversalAnalytics)中缺少一些核心功能,就像现在所说的那样。这包括重要的营销分析功能,如多渠道漏斗和数据驱动的属性。

例如,如果没有这种水平的洞察力,用户将不得不求助于环球分析(UniversalAnalytics)来生成用于节日季节比较的年度报告。

2.牙齿问题

谷歌还需要解决一些初期问题,以便为所有用户提供同等质量的GA4服务。值得注意的是,用户在为其站点执行GoogleAnalytics 4时可能会遇到问题,如果:

  • 代码是他们的主要现场跟踪方法.
  • GoogleTagesManager是他们的主要跟踪方法,它们在容器中有大量的标记–特别是当这些标记被绑定到自动事件时。
  • 用户正在操作一个大型网站,其中有许多单独跟踪的子域。
  • 用户目前没有事件及其参数的度量系统。
  • 他们有一个没有公共事件层次结构的网站和应用程序。
  • 他们的营销团队还没有获得使用BigQuery能够提供的原始数据的经验。

虽然谷歌很可能最终会在未来的更新中解决这些问题,但如果这些描述适用于你,那么你可能需要花更多的时间准备跳槽到GA4,否则你可能很难像你在通用分析(Universal Analytics)中那样发挥作用。

3.用户界面修改

如果随着时间的推移,您已经习惯了UniversalAnalytics,那么GA4引入的大量更改可能会导致您的业务在短期内受到影响,因为您试图了解新的用户界面。实现的许多更改都会影响您接收的数据和查看数据的方式,也会对工具的使用方式进行修改。

谷歌分析4:7改进后的GA最大的陷阱

现在,用户正在获得数据收集、报告和分析的独立工具。虽然GoogleAnalytics 4确实是一个令人印象深刻的升级,但它的界面已经发生了很大的变化,我们中的许多人已经习惯了传统的Analytics。

可以让用户措手不及的最大变化之一是对数据组织层的更改。虽然在以前的迭代中,用户已经习惯了将Account-Property-View作为自己的层,但现在它已经简化为仅用于帐户和属性。

这些配置也从根本上改变了。最重要的是,交通流量的测量方式也发生了变化。流量分组选项已被移除,媒体已进入要取代其位置的争用项。此外,您跟踪目标的方式已经更新-这意味着升级可能导致用户不得不重新设置他们的目标。

公平地说,这些对谷歌分析4界面的调整很可能是环球分析用户最难以接受的。如果您是一名企业主或营销人员,习惯于在某些季节体验业务提升,那么在接受GA4之前,可能值得等待一年中的一个安静时间,以便提供足够的时间来适应平台的基本变化。

4.缺乏融合

GoogleAnalytics 4目前也缺乏大量的集成。在以下情况下,向采用GA4迈出的一步可能不适合企业:

  • 由于GA4中没有视图功能,用户依赖于使用多个命令的资源–在编写本报告时也没有实现访问管理。
  • 如果用户希望分析非谷歌活动的费用和ROAS,则该平台也是不合适的,因为没有输入数据的选项。
  • 也没有整合的出口转换到搜索广告360连同显示和视频360,因为整合与其他谷歌产品还没有充分发挥作用。

5.GA4还没有准备好成为一站式解决方案。

在目前的状态下,与通用分析和其他可用的平台相比,GoogleAnalytics 4在网络分析方面可能仍然缺乏成熟的通用解决方案。

特别是对于那些不知道如何使用GoogleDataStudio或BigQuery的用户,或者那些想要更专注于网络跟踪的用户,GA4不能被认为是一种一站式的分析解决方案。

如果你对通用分析(UniversalAnalytics)很满意,并且经常运行增强的电子商务报告,那么在短期内进行并行跟踪或仅仅坚持通用分析(UniversalAnalytics)可能是值得的,而GA4运行更新以赶上其更足智多谋的前身。

或者,与Finteza这样的外部分析平台一起运行GA4可能是值得的,以生成更全面的GoogleAnalytics 4提供的数据视图。

Finteza看起来就像一个流量分析工具,但是它实际上做了很多GoogleAnalytics 4所期望达到的目标。

除了事件、转换和漏斗等标准功能外,Finteza还提供了网站性能的详细概述,包括灯塔报告.

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另一个很酷的功能是“保留”,它显示了有多少用户不断返回该网站。

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然而,值得记住的是,谷歌不断发布对GA4的重大改进,以使该平台跟上速度。最终,该平台将成为一个更全面的解决方案,而不是通用分析,并维护其在市场上的主导地位。然而,在市场营销和网络管理的快节奏世界中,时间总是至关重要的.

如果你在博客中使用WordPress作为CMS,你可以通过简单地安装一个名为MonsterInsight的流行插件来克服不得不适应新GA4的困难。

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在你用谷歌分析帐户安装和配置MonsterInsight之后,您将在站点的WordPress后端获得熟悉的仪表板。

6.在进行中的工作中运作

GoogleAnalytics 4的主要缺点是许多其他伟大的数字版本都受到了它的影响。事实上,GA4已经作为一项正在进行的工作发布了。

Analytics 4的技术和特性在很大程度上还处于起步阶段,尽管有一些高度先进的指标可用,但这些变化严重影响了可观察到的数据水平。

如果你是新的分析世界,它可能是值得直接跳到GA4和提高你的洞察力的质量,因为围绕平台的技术发展。然而,它可能是明智的坚持通用分析,并等待一个更完整的解决方案到达之前,作出转换。

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(图片:尼尔·帕特尔)

正如我们可以从上面的图表中看到的,大多数分析用户通常会求助于数据来提出关于他们的内容表现的假设。这就需要对数据和报告采取全面的方法,而GA4可能还没有准备好提供这些数据和报告。

7.耗时的过渡

尽管GoogleAnalytics 4的配置本身并不苛刻,但将你的营销人员转移到刚刚起步的技术上可能是一个耗时的转变。此外,与入职所需时间相比,配置服务所需的时间仍然很短,这在生产率、工时和资源方面都是一种浪费。

尽管用户可以在没有任何帮助的情况下配置基本网站或应用程序事件,但大多数企业对基本事件并不满意。用户应该引入适当的配置,裁剪合适的事件,以便准确地调查客户在移动应用程序购物漏斗的每个阶段以及跨平台模型范围内的网站上的行为。

谷歌分析4(Google Analytics 4)中的这项技术似乎能在市场营销领域产生巨大的有益影响,但在一款仍有重大缺陷的发布版中,或许值得再等一段时间,等待市场营销的下一次大规模人工智能和机器学习革命。

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