Reports

[GA4] 參與總覽報表

「參與狀況總覽」報表是預先建立的總覽報表,當中彙整了您的參與度資料。這份報表可協助您比較重要參與度指標隨時間的變化、瞭解使用者正在瀏覽哪些網頁和畫面,以及辨別他們正在使用哪些功能。

這份報表會顯示在「生命週期集合」左側,根據預設不會顯示在「業務目標」集合中,但編輯者或管理員可以將這份報表加到左側導覽面板。

How do users interact with your website or app? Use Engagement reports in Google Analytics

查看報表

  1. 選取左選單中的「報表」報表
  2. 展開左側「生命週期集合」中的「參與度」。
  3. 按一下「參與總覽」

現成摘要資訊卡

根據預設,「參與總覽」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。

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 (分析) 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 (分析) 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。
範例
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。

每位使用者互動工作階段

「每位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 次轉換事件或發生至少 2 次網頁或畫面瀏覽,即會計為一次互動工作階段。Google Analytics (分析) 計算每位使用者互動工作階段的公式如下:
每位使用者互動工作階段 = (持續 10 秒以上、發生至少 1 次轉換事件或發生至少 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 (分析) 中設定的網頁和應用程式畫面指標資料,自動計算每位使用者互動工作階段。
如何解讀圖表
分頁中顯示的每位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使用者互動工作階段數。
這是因為分頁中顯示的每位使用者互動工作階段,是將每位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,則是將每位使用者的互動工作階段數,除以當天的使用者人數後所得的結果。
範例
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,分頁中顯示的每位使用者互動工作階段數量,可能會大於每天的每位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 (分析) 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 (分析) 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。
範例
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,分頁中顯示的每位使用者互動工作階段數量,可能會大於每天的每位使用者互動工作階段數量。

過去 30 分鐘的使用者

「過去 30 分鐘的使用者」資訊卡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,「參與狀況總覽」報表可能會顯示使用者正在瀏覽哪些熱門網頁和畫面,而「使用者屬性」總覽報表可能會顯示目前來訪的使用者主要來自哪些國家/地區。

瀏覽次數和事件計數

「瀏覽次數」資訊卡會顯示使用者看過的行動應用程式畫面或網頁數量。重複瀏覽同一個畫面或網頁,將會計為個別瀏覽。「事件計數」資訊卡會顯示網站或應用程式收集到的事件次數。
系統會根據在 Google Analytics (分析) 中設定的網頁和應用程式畫面指標資料,自動計算這兩項指標。
請注意,圖表中顯示的是每日的瀏覽次數和事件計數,分頁中顯示的值則是整個時間範圍內的瀏覽總次數和事件總數。

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最常觸發的事件,以及各熱門事件的觸發頻率。舉例來說,下表顯示 screen_view 和 user_engagement 是觸發頻率最高的事件。

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。

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。

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 天使用過網站或應用程式的人數。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。

使用者黏著度

「使用者黏著度」比率會比較短期和長期的「活躍使用者」參與度。有助您瞭解一段時間內的使用者留存率。比率越高,表示參與度和使用者留存率越高。

Google Analytics (分析) 會自動計算下列比率:

  • 每日活躍使用人數/每月活躍使用人數
  • 每日活躍使用者人數/每週活躍使用者人數
  • 每週活躍使用者人數/每月活躍使用者人數

這些比率包含下列值:

  • 每日活躍使用者人數:過去 24 小時內的活躍使用者人數
  • 每週活躍使用者人數:過去 7 天內的活躍使用者人數
  • 每月活躍使用人數:過去 30 天內的活躍使用者人數

舉例來說,「每日活躍使用人數/每月活躍使用人數」比率是最近 24 小時內曾與您網站/應用程式互動的使用者人數,在最近 30 天曾互動的人數中所占的百分比。如果使用者每天都與網站或應用程式互動,比率就會是 100%。如有部分使用者在過去一個月都與網站或應用程式互動,但在最近一天內沒有任何互動,比率就會低於 100%。

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