[GA4] Firebase 總覽報表

透過 Google Analytics for Firebase SDK 將應用程式連結至 Firebase 後，Firebase 總覽報表會顯示在 Google Analytics「應用程式開發人員集合」的左側導覽面板中。只要按一下左側的「資訊主頁」，Firebase 控制台也會顯示這份報表。

這份報表是預先建立的總覽報表，摘要列出已連結行動應用程式的重要資料，您就可以監控參與度、瞭解產生的收益金額，以及評估應用程式版本的成效。

查看報表

1. 開啟 Google Analytics 行動應用程式。
2. 輕觸左上方的 。
3. 在「報表」部分，輕觸「應用程式開發人員」。
4. 開啟「Firebase」分頁。您需要先將應用程式成功連結至 Firebase，才能使用應用程式開發人員集合。

注意：如果您沒有看到這份報表，但具備「編輯者」或「管理員」角色，可以透過電腦裝置新增報表。

現成摘要資訊卡

根據預設，「Firebase 總覽」報表包含下列摘要資訊卡。管理員和編輯者可以變更這些資訊卡，因此您在報表中看到的資訊卡可能會有所不同。

使用者活動時序

「使用者活動時序」資訊卡會顯示過去 30 天、7 天和 1 天使用過應用程式的人數。您可以使用這張資訊卡查看較短時間範圍內的活動變化，並與較長時間範圍內的變化進行比較。這張資訊卡只包含在裝置前景與應用程式互動的使用者。

例如，下列圖表顯示您在過去 30 天有 72,000 位使用者，過去 1 天則有 3,500 位使用者。如果過去 1 天的使用者人數開始呈現下降的趨勢，代表可以預期不久之後，過去 7 天和 30 天的使用者人數會有所減少。

過去 30 分鐘內的活躍使用者人數

「過去 30 分鐘的活躍使用者」會根據即時報表中的資料，顯示過去 30 分鐘內發生的活動。資訊卡的前半部會顯示過去 30 分鐘的使用者總數，以及這段期間每分鐘的使用者人數。

後半部則會顯示相關維度的即時活動。舉例來說，「參與」總覽報表可能會顯示使用者目前最常瀏覽的網頁和畫面，「使用者屬性」總覽報表則可能會顯示目前造訪的使用者最常來自哪些國家/地區。

使用者 (按應用程式版本劃分)

「使用者 (按應用程式版本劃分)」資訊卡會顯示與每個應用程式版本互動的使用者人數，並列出指定日期範圍內互動最多的前 5 個應用程式版本。按一下「查看應用程式版本」即可開啟「技術詳細資料」報表，進一步瞭解各個應用程式版本。

最新應用程式版本總覽

「最新應用程式版本總覽」資訊卡會顯示各個應用程式版本 (例如 Android、iOS) 的最新版本狀態。選取任一版本即可開啟以下資訊主頁，查看應用程式的洞察資料。若想進一步瞭解這份報表，請見這篇文章。

應用程式穩定性總覽

「應用程式穩定性總覽」資訊卡會顯示每個應用程式中，未發生當機情形的工作階段使用者百分比，以及與前一段時間範圍相比的變化情形。

對系統而言，Firebase 當機回報 report API 在 Android 裝置上記錄到的例外狀況，都算是當機事件，因此建議改用 Firebase Crashlytics 來提升當機回報資料的準確度。

平均參與時間

「平均參與時間」資訊卡會顯示網站在使用者瀏覽器前景運作的平均時間，或行動應用程式位於使用者裝置前景的平均時間。Google Analytics 計算平均參與時間的公式如下：

平均參與時間 = (在所有工作階段中，網站在前景運作或應用程式位於前景的總時間長度)/(活躍使用者總數)

系統會根據在 Google Analytics 中設定的網頁和應用程式畫面指標資料，自動計算平均參與時間。

如何解讀圖表

分頁中顯示的平均參與時間長度，可能會大於圖表中個別顯示的平均參與時間長度。

這是因為分頁中顯示的平均參與時間，是將每位使用者的參與時間總和，除以整個時間範圍內的使用者人數後所得的結果。至於圖表中顯示的每個資料點，則是將每位使用者的參與時間，除以當天的使用者人數後所得的結果。

例子

有兩位使用者在 7 月造訪您的網站。

• 7 月 2 日，使用者 1 造訪了 3 分鐘。
• 7 月 3 日，使用者 2 造訪了 4 分鐘。
• 7 月 4 日，使用者 1 造訪了 5 分鐘，使用者 2 造訪了 6 分鐘。

在本例中，由於 7 月時使用者 1 總計造訪 8 分鐘，使用者 2 總計造訪 10 分鐘，因此分頁中顯示的平均參與時間為 9 分 00 秒 (亦即這兩段參與時間的平均值：9 分鐘)。

圖表中顯示的平均參與時間如下所示：

• 7 月 2 日：3 分 00 秒
• 7 月 3 日：4 分 00 秒
• 7 月 4 日：5 分 30 秒

在本例中，分頁上的平均參與時間大於每日平均參與時間。

每位活躍使用者互動工作階段數

「每位活躍使用者互動工作階段」資訊卡會顯示每位使用者有互動的工作階段數量。任何工作階段只要持續 10 秒以上、發生至少 1 次重要事件或發生至少 2 次網頁或畫面瀏覽，即會計為一次互動工作階段。Google Analytics 計算每位使用者互動工作階段的公式如下：

每位活躍使用者互動工作階段 = (持續 10 秒以上、發生至少 1 次重要事件或發生至少 2 次網頁或畫面瀏覽的工作階段數)/(使用者總數)

系統會根據在 Google Analytics 中設定的網頁和應用程式畫面指標資料，自動計算每位活躍使用者互動工作階段。

如何解讀圖表

分頁中顯示的每位活躍使用者互動工作階段數，可能會大於圖表中個別顯示的每位活躍使用者互動工作階段數。

這是因為分頁中顯示的每位活躍使用者互動工作階段，是將每位活躍使用者互動工作階段總數除以整個時間範圍內的使用者人數後所得的結果。至於圖表中顯示的每個資料點，則是將每位活躍使用者的互動工作階段數，除以當天使用者人數後所得的結果。

例子

有兩位使用者在 7 月造訪您的網站。

• 7 月 2 日，使用者 1 有 1 個互動工作階段。
• 7 月 3 日，使用者 2 有 2 個互動工作階段。
• 7 月 4 日，使用者 1 有 3 個互動工作階段，使用者 2 有 2 個互動工作階段。

在本例中，由於 7 月時使用者 1 在造訪期間共有 4 個互動工作階段，使用者 2 在造訪期間共有 4 個互動工作階段，因此分頁中顯示的每位活躍使用者互動工作階段數量為 4 個 (亦即這兩段參與時間內互動工作階段的平均值：4)。

圖表中顯示的每位活躍使用者互動工作階段如下所示：

• 7 月 2 日：1 個互動工作階段
• 7 月 3 日：2 個互動工作階段
• 7 月 4 日：2.5 個互動工作階段

在本例中，分頁中顯示的每位活躍使用者互動工作階段數量，可能會大於每天的每位活躍使用者互動工作階段數量。

平均單次工作階段參與時間

「平均單次工作階段參與時間」資訊卡會顯示以單次工作階段而言，使用者在網站或應用程式中的參與時間。Google Analytics 計算平均單次工作階段參與時間的公式如下：

平均單次工作階段參與時間 = (網站在使用者瀏覽器前景運作的平均時間，或應用程式位於使用者裝置前景的平均時間)/(工作階段總數)

系統會根據在 Google Analytics 中設定的網頁和應用程式畫面指標資料，自動計算平均單次工作階段參與時間。

如何解讀圖表

分頁中顯示的平均單次工作階段參與時間長度，可能會大於圖表中個別顯示的平均單次工作階段參與時間。

這是因為分頁中顯示的平均單次工作階段參與時間，是將每個工作階段的互動工作階段總和，除以整個時間範圍的工作階段數量後所得的結果。至於圖表中顯示的每個資料點，則是將每個工作階段的平均參與時間，除以當天的工作階段數量所得的結果。

例子

有兩位使用者在 7 月造訪您的網站。

• 7 月 2 日，使用者 1 有 1 個 3 分鐘的互動工作階段。
• 7 月 3 日，使用者 2 有 2 個分別為 3.5 和 4.5 分鐘的互動工作階段。
• 7 月 4 日，使用者 1 有 1 個 4 分鐘的互動工作階段，使用者 2 有 1 個 6 分鐘的互動工作階段。

在本例中，由於 7 月時使用者 1 的參與時間共有 7 分鐘，使用者 2 的參與時間共有 14 分鐘，因此分頁中顯示的平均單次工作階段參與時間為 10 分 30 秒 (亦即這兩段參與時間的平均值：10.5 分鐘)。

圖表中顯示的平均單次工作階段參與時間如下所示：

• 7 月 2 日：參與時間 3 分鐘
• 7 月 3 日：參與時間 4 分鐘
• 7 月 4 日：參與時間 5 分鐘

在本例中，分頁中顯示的每位活躍使用者互動工作階段數量，可能會大於每天的每位活躍使用者互動工作階段數量。

使用者留存

「使用者留存」資訊卡會顯示前 42 天內，每天回訪的使用者百分比。在所有使用者首次造訪時，圖表上會以 100% 的使用者留存率起計。從流失使用者的第一天開始，留存率會隨之下降。

使用者活動 (按同類群組劃分)

「使用者活動 (按同類群組劃分)」資訊卡會顯示某一天所獲取使用者的回訪率，是否高於另一天所獲取使用者的回訪率。每一列都代表一個同類群組。底端的資料列代表最近的同類群組，而頂端的資料列則代表最早的同類群組。較深的陰影表示在該同類群組中，有較高比例的使用者回訪。隨著回訪的使用者人數變少，陰影顏色會逐漸變淡。圖表中包含「回訪率總覽」報表的連結。

瀏覽次數 (按網頁標題與畫面類別劃分)

「瀏覽次數 (按網頁標題與畫面類別劃分)」資訊卡會顯示使用者在指定時間範圍內瀏覽每個網頁或畫面的次數，並由高至低排序。

例如，下表顯示「首頁」和「購物車」是瀏覽頻率最高的網頁。按一下「檢視網頁與畫面報表」，即可開啟「網頁和畫面」報表。

事件計數 (按事件名稱劃分)

「事件計數 (按事件名稱劃分)」資訊卡會顯示使用者在指定時間範圍內觸發每個事件的次數，並由高至低排序。

例如，下表顯示 screen_view 和 user_engagement 是最常觸發的事件。按一下表格中的任何事件 (例如「screen_view」)，即可開啟該事件的報表。您也可以按一下「查看事件」開啟「事件」報表，以顯示這項資訊。

重要事件次數 (按事件名稱劃分)

「重要事件次數 (按事件名稱劃分)」資訊卡會顯示使用者觸發每個重要事件的次數。Analytics 會自動收集部分事件做為重要事件，但您可以將任何事件標示為重要事件。

總收益

「總收益」資訊卡會顯示將來自電子商務購買、應用程式內購、訂閱和廣告的總收益，減去所有退款後所得的值。

「總收益」分頁會顯示指定時間範圍內的總收益。這份圖表呈現的是每天的總收益。舉例來說，如果 7 月 2 日的總收益是 $153.98 美元，7 月 3 日是 $739.28 美元，這個分頁就會顯示 $893.26 美元。

購買收益

「購買收益」資訊卡會顯示來自電子商務和應用程式內購的總收益。

「購買收益」分頁會顯示指定時間範圍內的購買收益。這份圖表呈現的是每天的購買收益。舉例來說，如果 7 月 2 日的購買收益是 $39.15 美元，7 月 3 日是 $91.35 美元，這個分頁就會顯示 $130.50 美元。

廣告收益總額

「廣告收益總額」資訊卡會顯示來自行動應用程式使用者的廣告收益總額，這項資料的來源為 Google AdMob、Google Ad Manager 或 ad_impression 事件 (如果資料來自第三方整合服務)。

「廣告收益總額」分頁會顯示指定時間範圍內的廣告收益總額。這份圖表呈現的是每天的廣告收益總額。舉例來說，如果 7 月 2 日的廣告收益總額是 $7.25 美元，7 月 3 日是 $1.45 美元，這個分頁就會顯示 $8.70 美元。

每位活躍使用者的平均購買收益

「每位活躍使用者的平均購買收益」資訊卡會顯示將來自應用程式內購 (也就是觸發 in_app_purchase 事件) 和購買 (也就是觸發 purchase 事件) 的購買收益，除以使用者人數後所得的值。

發布商廣告曝光次數 (按廣告單元劃分)

「發布商廣告曝光次數 (按廣告單元劃分)」資訊卡會顯示指定日期範圍內每個廣告單元的廣告曝光次數，以及相較於前一個日期範圍的百分比變化。按一下「查看發布商廣告」，即可開啟「發布商廣告」報表。

活躍使用者 (按國家/地區劃分)

「活躍使用者 (按國家/地區劃分)」資訊卡會顯示使用者存取應用程式時所在的國家/地區，並按照使用者人數由高至低排序。這張資訊卡包含一份世界地圖，其中深藍色的國家/地區代表有較多使用者。

將滑鼠游標懸停在國家/地區上，即可查看該國家/地區的使用者人數。您也可以按一下「查看國家/地區」開啟「客層詳情」報表，進一步瞭解各國家/地區的使用者。

活躍使用者 (按裝置型號劃分)

「活躍使用者 (按裝置型號劃分)」資訊卡會顯示使用者存取應用程式時的裝置型號，並按照使用者人數由高至低排序。按一下「查看裝置型號」即可開啟「技術詳情」報表，進一步瞭解各裝置型號的使用者。