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[UA→GA4] 比較指標:Google Analytics (分析) 4 與通用 Analytics (分析)

比較 Google Analytics (分析) 4 和通用 Analytics (分析) 的指標差異

設定 Google Analytics (分析) 4 時,您可能會想對照 Google Analytics (分析) 4 資源與通用 Analytics (分析) 資源各自記錄的結果。本文將說明對於通用 Analytics (分析) 與 Google Analytics (分析) 4 的指標,您可以及無法進行哪些比較。

本文內容

使用者

通用 Analytics (分析) 提供兩種使用者指標:「使用者總數」和「新使用者」。Google Analytics (分析) 4 則提供三種使用者指標:「使用者總數」、「活躍使用者」和「新使用者」

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

使用者總數

通用 Analytics (分析) 的主要使用者指標:使用者總數

使用者總數

新使用者

與網站初次互動的使用者人數

與網站初次互動或首次啟動應用程式的使用者人數 (由 first_open 事件觸發)

活躍使用者

不適用

GA4 的主要使用者指標:28 天期間內的活躍使用者人數

注意事項

在大部分報表中,通用 Analytics (分析) 強調的是「使用者總數」(以「使用者」表示),而 GA4 比較著重「活躍使用者」(同樣以「使用者」表示)。因此,儘管指標使用的字詞一樣都是「使用者」,但通用 Analytics (分析) 和 GA4 採用的計算方式並不相同;通用 Analytics (分析) 計算的是「使用者總數」,而 GA4 則是「活躍使用者」

視使用者回訪網站的頻率而定,通用 Analytics (分析) 中的「使用者總數」指標和 GA4 中的「活躍使用者」指標有時可能會相差不遠。

您可以使用 GA4 的「探索」功能,比較通用 Analytics (分析) 的「使用者總數」和 GA4 的「使用者總數」,藉此找出實際的使用者總數。由於定義上的差異,比起 GA4 報表中的使用者指標,透過探索找出的數據可能更有比較價值。

通用 Analytics (分析) 與 GA4 採用的使用者身分識別方法不同,前者使用 Client-ID,而後者使用 User-ID

通用 Analytics (分析) 報表可能會根據篩選器排除資料。GA4 資源目前不支援這些篩選器。

網頁瀏覽

由於全域網站代碼會在每個網頁上觸發並產生網頁瀏覽,通用 Analytics (分析) 和 GA4 的「網頁瀏覽」指標通常不相上下,差距只有幾個百分點。不過,這項指標差距可能會因您在通用 Analytics (分析) 或 Google Analytics (分析) 4 中設定的篩選器而異。

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

網頁瀏覽

網頁的總瀏覽量。重複瀏覽同一個網頁也會列入計算。

又稱「瀏覽」:使用者看到的應用程式畫面和/或網頁總數 (報表介面中的「瀏覽」指標是將網頁瀏覽次數和畫面瀏覽次數加總)。重複瀏覽同一個畫面或網頁也會列入計算。

不重複網頁瀏覽

不計入重複瀏覽的網頁瀏覽總數

不適用

注意事項

通用 Analytics (分析) 會單獨記錄行動專用資源的畫面瀏覽,而 GA4 資源則會將網站和應用程式的資料合併到同一項資源中。因此,如果您在 GA4 資源中同時追蹤網站和應用程式資料,則比較通用 Analytics (分析) 和 GA4 的網頁瀏覽指標時,請務必另外將應用程式流量納入考量。

通用 Analytics (分析) 提供更多篩選選項,對於您要比較的資料檢視所含的資料,可能會有所影響。舉例來說,如果您使用篩選器排除特定地理區域,通用 Analytics (分析) 和 GA4 的網頁瀏覽量差距可能會更大。

Google Analytics (分析) 4 資源目前不支援篩選器,而通用 Analytics (分析) 報表可能套用了排除特定資料的資料檢視篩選器,因此顯示的資料是經過篩選的結果。舉例來說,通用 Analytics (分析) 和 GA4 都支援濾除內部 IP 流量和不適用的參照連結網址,但通用 Analytics (分析) 可能會套用更多篩選器。進行比較時,請務必為這兩種資源套用相同的篩選器。

購買

網路購買次數必須密切吻合。我們知道事件收集作業難免百密一疏,購買事件也不例外;但無論如何,這些事件必須保持完整,因此請確保通用 Analytics (分析) 和 GA4 中的事件數量盡可能相吻合。

請務必在通用 Analytics (分析) 和 GA4 中都收集不重複的 transaction_id 值,確保以類似的指標進行比較。

 

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

購買

  • purchase 事件會在「加強型電子商務」模式中觸發
  • 系統會透過 Google Analytics (分析) 提供的 JavaScript,從 products 陣列提取資料,並在您選擇傳送 purchase 事件時,在該事件中收集資料
  • 建議使用 purchase 事件;這類事件收集資料的方式與通用 Analytics (分析) 類似,不過有些差異
  • 不提供其他用於收集陣列的 JavaScript,您在自行收集 purchase 事件時需要提供 items 陣列 (而這項建議在您填入資料層物件時也適用)

注意事項

如未全程正確套用 transaction_id 參數,比較資料時可能會產生明顯的差異。為顧及資料品質並方便比較,請務必依照說明文件所述的方式,持續收集相關資料。

請務必使用所有必要參數導入 GA4 電子商務追蹤,通用 Analytics (分析) 部分也要妥善設定,確保系統能正確記錄電子商務資料。

工作階段

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

工作階段

  • 使用者主動與您的網站和應用程式等項目互動的一段時間
  • 已定義可能使工作階段結束的參數。舉例來說,工作階段可能會在這三種情況下結束:閒置超過 30 分鐘 (視工作階段逾時設定而定)、時間戳記截止於午夜 (視設定資料檢視時所在的時區而定),或是出現新的廣告活動參數。
  • 如果使用者在工作階段逾時後返回,就會啟動新的工作階段
  • 如果使用者直到午夜仍在網站上,就會啟動新的工作階段
  • 如果使用者在網站上觸發了新的廣告活動參數,就會啟動新的工作階段

又稱「工作階段開始」

  • 當有新的 session_start 事件發生 (例如使用者與應用程式或網站互動時),就會列入計算
  • 工作階段不會在午夜或出現新廣告活動參數時重新啟動

注意事項

通用 Analytics (分析) 和 GA4 相差的工作階段數量可能因商家而異,並取決於幾個因素,包括:

  • 地理位置 - 考量使用者所在時區,以及因跨越午夜門檻而重新啟動工作階段的可能性。如果您的客群遍布全球,請特別留意這點。
  • 在自有網站或應用程式上使用 Urchin 流量監視器 (UTM)。我們不建議您在自家網站上使用 UTM 標記,因為這會在通用 Analytics (分析) 中重設工作階段。如果您在自家網站上使用 UTM,則通用 Analytics (分析) 的工作階段數量可能會比 GA4 高出許多。
  • 使用篩選器。Google Analytics (分析) 4 資源目前不支援篩選器,而通用 Analytics (分析) 報表可能套用了排除特定資料的資料檢視篩選器,因此顯示的資料是經過篩選的結果。

以工作階段/流量為依據的客戶開發指標

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

以工作階段/流量為依據的客戶開發指標

許多報表 (例如「管道」或「來源/媒介」報表) 的「客戶開發」部分都有這項指標

對照「使用者」和「工作階段」這類指標所分析的是「管道」或「來源/媒介」維度

您可以在「流量開發」報表中查看流量開發指標

系統會對照「使用者」和「工作階段」等指標評估「管道」或「來源/媒介」維度

請注意,通用 Analytics (分析) 和 GA4 之間在客戶開發指標上的主要差異,應與「使用者」或「工作階段」指標的差異一致

注意事項

比較客戶開發指標時,「工作階段」和「使用者」是常用的主要指標,因此請參閱本文的「工作階段」和「使用者」這兩節。

轉換

如果轉換是以到達網頁網址為依據,或是以通用 Analytics (分析) 事件 (即「類別」/「動作」/「標籤」) 為依據且已設有對應的 GA4 轉換事件,則「轉換」次數可能會非常接近。不過,通用 Analytics (分析) 和 GA4 之間有些重要的資料差異可能導致難以比較轉換次數。

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

轉換

定義「目標」,將特定使用者動作視為轉換。舉例來說,如果您定義了「表單提交」目標,那麼每當使用者提交表單,系統就會計為一次轉換。

針對每個目標,通用 Analytics (分析) 在每個工作階段中只會計算一次轉換。因此,即使使用者在同一個工作階段中兩度提交表單,「表單提交」目標也只會記錄一次轉換。

為每個要計為轉換的動作指定「轉換事件」。舉例來說,如果您將「表單提交」事件指定為轉換事件,那麼每當使用者提交表單,系統就會計為一次轉換。

在同一個工作階段中多次出現相同的轉換事件時,GA4 會將每一次的轉換事件都列入計算。因此,如果使用者在同一個工作階段中兩度提交表單,系統就會計為兩次轉換。

注意事項

通用 Analytics (分析) 支援五種目標:到達網頁、持續時間、單次工作階段頁數、智慧目標和事件目標;相較之下,GA4 僅支援轉換事件。有時候,使用 GA4 轉換事件可能也無法精準重建部分通用 Analytics (分析) 目標類型。舉例來說,您無法以 GA4 轉換事件重建智慧或持續時間目標。

對於同一個目標,通用 Analytics (分析) 在每個工作階段只會計算一次轉換;而對於同一個轉換事件,GA4 在每個工作階段會計算多次轉換。

跳出率與參與度比較

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

跳出率

使用者在單頁工作階段中未與網頁進行任何互動的百分比。如果是有跳出的工作階段,持續時間為 0 秒。舉例來說,如果使用者在抵達網站後瀏覽了首頁內容幾分鐘,但沒有按下任何連結或觸發任何會記錄為互動事件的事件就離開,系統會將這個工作階段計為一次跳出。 不適用

參與度

不適用

「互動工作階段」的百分比。「互動工作階段」是指持續超過 10 秒、曾發生轉換事件,或包含至少 2 次網頁瀏覽或畫面瀏覽的工作階段數。

注意事項

「跳出率」以往是評估網站參與度的合理做法,但隨著網站和應用程式變更,這項指標也就越來越不實用。舉例來說,使用者可能會先瀏覽單頁應用程式,然後不觸發任何事件就離開,系統會將此視為跳出。而 GA4 會採用更貼近現今網站和應用程式運作方式的指標。

由於「參與度」設有相關的時間門檻,因此不能視為「跳出率」的反數。

事件計數

在通用 Analytics (分析) 與 Google Analytics (分析) 4 資源之間,「事件」是基本的資料模型差異。

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

事件總數

通用 Analytics (分析) 事件本身即命中類型,具有「類別」、「動作」和「標籤」這些維度。

舉例來說,您可以設定用來記錄使用者點選了註冊按鈕的事件。這個事件可能包含「行動號召」類別、「註冊」動作,以及代表到達網頁網址的標籤。

「事件總數」會在觸發「類別」/「動作」/「標籤」事件時遞增。

不適用

事件計數

不適用

每次「命中」都是一個事件,而 GA4 事件沒有「類別」、「動作」或「標籤」的概念。例如,當使用者瀏覽您的其中一個網頁,就會觸發 page_view 事件。

所有動作都是事件。每個事件名稱不一定都是唯一的 (事實上,我們建議您重複使用相同的事件名稱,並按收集到的參數值區分事件)。以註冊為例,事件名稱可能是 sign_up,參數可能是 page_locationproductform_id,以此類推。網站上的每個註冊按鈕可能會 (且應該) 使用同一個事件名稱;但在通用 Analytics (分析) 中,則傾向為每個按鈕使用不重複的事件名稱。

注意事項

sign_up 事件在 GA4 和通用 Analytics (分析) 中可能代表不同的意義。如果您的網站只有一份註冊表單,而註冊事件觸發時所在的網頁只有一個按鈕,則這些事件的數量可能會非常接近。不過,如果您的網站有多個 sign_up 事件,比較 GA4 和通用 Analytics (分析) 的事件數量可能就不是那麼簡單,數據也可能不相近。

GA4 報表不會顯示「類別」、「動作」和「標籤」。建議您依 GA4 模型重新思考資料收集內容,而非直接在 Google Analytics (分析) 4 中如法炮製現有的事件結構。

平均網頁停留時間與平均參與時間比較

通用 Analytics (分析) 的「平均網頁停留時間」和 GA4 的「平均參與時間」是不同的指標,而且是根據不同的輸入數據進行計算。即使兩者都會顯示在類似報表中,但還是無法相提並論。

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

平均網頁停留時間

使用者瀏覽某個或某組網頁/畫面的平均時間長度。

計算這項指標時,系統不會將訪客在最後瀏覽的網頁上停留的時間納入考量 (也就是說,除非緊接著記錄到另一個網頁瀏覽,否則系統不會計入在當下網頁的停留時間)。

「平均網頁停留時間」是按「網頁」細分的值。

這項指標會顯示在「所有網頁」報表中。

 

不適用

平均參與時間

不適用

應用程式在前景運作、或網站是使用者在瀏覽器中主要互動對象的平均時間長度。

「平均參與時間」會將這項數據除以「使用者」人數

這項指標會顯示在「網頁和畫面」報表中。

注意事項

在介面上,這兩項指標字面上看起來可能差不多,但請留意以下幾點:

  • 通用 Analytics (分析) 中的「平均網頁停留時間」與「網頁」相關;而 Google Analytics (分析) 4 中的「平均參與時間」則與「使用者」相關。
  • 按照網頁細分「總」參與時間的概念,與「平均網頁停留時間」相似。不過別忘了,系統只有在使用者後續造訪了其他網頁的情況下,才會記錄「網頁停留時間」。也就是說,在通用 Analytics (分析) 中,如果使用者後續沒有其他網頁瀏覽行為,則在當下網頁上停留的時間就「不會列入計算」。GA4 中的「參與時間」則不是這樣,使用者於工作階段期間,在每個網頁上停留的時間都會列入計算,包括在工作階段期間內瀏覽的最後一頁。

「平均工作階段持續時間」與「平均單次工作階段參與時間」比較

通用 Analytics (分析) 的「平均工作階段持續時間」和 GA4 的「平均單次工作階段參與時間」,兩者的計算基礎不同,因此不應相提並論。

指標

通用 Analytics (分析)

GA4

平均工作階段持續時間

這是指工作階段的平均長度 (以工作階段最終互動和工作階段最初互動相隔的時間為依據)

只計算不視為「跳出」的工作階段,因為工作階段必須記錄到多次網頁瀏覽,系統才會計算工作階段的開始和結束時間

不會將使用者在離開網頁上停留的時間納入考量,因為系統在該網頁之後未追蹤到任何網頁瀏覽

不適用

平均單次工作階段參與時間

不適用

每個工作階段的使用者參與時間長度

注意事項

「平均工作階段持續時間」是指工作階段最終互動和工作階段最初互動相隔的平均時間。「平均參與時間」會評估網站或應用程式停留在使用者裝置前景的時間。在介面上,「平均單次工作階段參與時間」的概念類似於「平均工作階段持續時間」;但網站或應用程式「不」在裝置前景運作時,系統記錄到的部分事件可能會延長工作階段,卻不會累加到「參與時間」

  • 如果使用者與網頁互動,但並未觸發任何互動事件或造訪後續網頁,則工作階段持續時間不會將這類互動納入考量。這對單頁應用程式的影響特別大,但理論上每個工作階段持續時間在通用 Analytics (分析) 中會因此受到低估。
  • 不過,由於 GA4 中「有」平均工作階段持續時間指標,建議您改為比較通用 Analytics (分析) 的「平均工作階段持續時間」與 GA4 的「平均工作階段持續時間」。注意:雖然兩者可能會有差異,但基本上概念相同。
  • 在 GA4 中,參與時間「和」工作階段持續時間這兩項指標都會將這段增加的互動時間納入考量 (無論後續是否發生事件或網頁瀏覽)。
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