维度和指标

[GA4] Google Analytics 会话简介

详细了解 Google Analytics 4 会话,包括系统在事件开始后如何生成会话 ID 和编号。

会话是指用户与您的网站或应用互动的一段时间。

计为会话的情况

在 Google Analytics 中,当用户在前台打开您的应用或查看您的网页或屏幕时,如果当前没有任何会话处于活动状态(例如上一次会话已超时),即意味着启动了一次会话。

默认情况下,如果用户连续 30 分钟无活动,会话即告结束(或超时)。会话无持续时间限制。

调整会话的超时设置

调整应用会话的超时设置

当应用转到后台运行时,会话便会开始超时计时,但您可以选择延长会话,具体方法是:为应用在后台运行时发送的事件添加 extend_session 参数(并将值设为 1)。如果您的应用经常在后台运行(例如导航应用和音乐应用),这种做法非常有用。

您可以通过 setSessionTimeoutDuration 方法来更改应用会话的默认超时时间(30 分钟)。

调整网站会话的超时设置

若要更改网站会话的默认超时时间(30 分钟),请按如下步骤操作:

  1. 在“媒体资源”列中,点击数据流
  2. 选择网站数据流。
  3. 在页面底部,点击配置代码设置
  4. “设置”部分中,点击全部显示以查看所有可用选项。
  5. 点击调整会话超时设置
    • 调整会话超时设置:用于设置会话超时时间(以小时和分钟为单位)。
    • 调整感兴趣的会话的计时器:用于选择会话必须持续多少秒后才能被视为感兴趣的会话。
  6. 点击保存

事件是如何与会话 ID 和编号关联的

会话开始后,Google 会自动收集 session_start 事件并通过 session_start 事件生成会话 ID (ga_session_id) 和会话编号 (ga_session_number)。

  • 会话 ID 是会话开始时的时间戳。若要在 Google Analytics 之外分析不同会话,请考虑将 user_id 或 user_pseudo_id 与 session_id 联接起来,以获取每个会话的唯一标识符。
  • 会话编号用于标识截至当前会话用户已启动的会话数(例如,用户在您网站上的第三次或第五次会话)。

会话 ID 和会话编号都会通过 gtag.js 和 Google Analytics for Firebase SDK 自动与会话中的每个事件相关联。不过,来自 Measurement Protocol 或数据导入操作的事件中则不会自动包含该标识符。

有时,会话 ID 不会与 session_start 事件关联(例如,当该事件从子媒体资源中被滤除时)。在这类情况下,Google Analytics 仍会生成会话 ID。

会话数的计算方式

Google Analytics 会估算唯一会话 ID 的数量,以此来计算您的网站或应用中发生的会话数。

会话归因的运作方式

session_start 事件包含用于确定会话归因的信息,例如 gclid、UTM 参数和引荐来源网址。

会话的归因模型依然是非直接最终点击归因模型,而关键事件回溯期则由“所有其他转化事件”设置决定,默认为 90 天。您可以详细了解如何选择或更新归因设置

示例

默认的 90 天关键事件回溯期

第 1 天:用户通过 Google 自然链接访问网站 => 会话归因于“google / organic”
第 68 天:用户直接返回网站 => 会话也归因于“google / organic”

您可以在何处查看会话指标

会话和用户指标是估算而得。Google Analytics 提供多种会话指标,包括“会话数”“感兴趣的会话数”和“每位活跃用户的感兴趣会话数”。通过这些指标,您可以查看您的网站或应用中已开始的会话数量数据。

这些指标会显示在各种报告中,例如“获取情况概览”报告、“用户获取情况”报告和“互动度概览”报告。您也可以在“探索”工具中查看各项会话指标。

会话数的差异

自 2021 年 10 月起,Google Analytics 就已开始更新标准报告和自定义报告以及“探索”和 Looker Studio 中各项会话指标的计算方法,以期更高效地统计会话数,从而获得精确度高且错误率低的结果。因此,您可能会注意到,与之前的计算方法相比,采用新计算方法得出的会话数略有差异。

这种新的计算方法适用于 2021 年 10 月之后的会话数据。如果报告的日期范围包含 2021 年 10 月之前的数据,则 Google Analytics 不会显示数据。不过,您仍然可以使用过滤条件 event=session_start,在事件报告中查看历史数据。

BigQuery 注意事项

除了能够在 Google Analytics 中查看会话数外,您还可以将数据导出到 BigQuery,以便通过类似 SQL 的语法查询您的会话数。BigQuery 有足够的时间和资源来计算精确的会话数,因此不会采用称作 HyperLogLog++ 算法的高效计算方法来计算会话指标。您可以详细了解 Google Analytics 中的唯一计数近似值

由于 BigQuery 未采用更高效的计算方法,因此在将结果与标准报告和自定义报告以及“探索”和 Looker Studio 中的结果进行比较时,您可能会发现会话数略有差异。

选择在何处查看数据时,请考虑以下事项:

  • 如果您想从原始数据中获得更精确的结果,请在 BigQuery 中查看结果。
  • 如果您想更高效地获得结果,请在标准报告和自定义报告以及“探索”和 Looker Studio 中查看结果。

对于您的大多数查询,采用新计算方法得出的结果可让您有效地比较一段时间内的会话指标。

示例
查看上周的会话数时,报告中显示的会话数为 1,463,BigQuery 中显示的会话数为 1,501。查看本周的会话数时,报告中显示的会话数为 1,828,BigQuery 中显示的会话数为 1,876。虽然两者的具体数量略有不同,但您会发现会话数都增加了 25%。也就是说,观察会话数的走向变化时,只要数据来自同一位置,即可得到一致的结论。
来源 上周(会话数) 本周(会话数)
报告 1,463 1,828 (+25%)
BigQuery 1,501 1,876 (+25%)

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