自動收集的使用者屬性

只要使用 Firebase SDK,您不必額外撰寫程式碼就能讓系統自動收集多種使用者屬性。下列所有的使用者屬性都適用於目標對象條件,其中一部分也可以做為一般報表篩選器使用。

iOS 應用程式必須收集 IDFA,Firebase SDK 才能自動取得「年齡」、「性別」和「興趣」屬性。
使用者屬性 類型 說明
年齡 文字 可辨識出 6 個類別的使用者:18-24 歲、25-34 歲、35-44 歲、45-54 歲、55-64 歲和 65 歲以上。
應用程式商店 文字 使用者從哪一個商店下載及安裝應用程式。
應用程式版本 文字 versionName (Android) 或軟體包版本 (iOS)。
國家/地區 文字 使用者所在國家/地區。
裝置品牌 文字 行動裝置的品牌名稱 (例如 Motorola、LG 或 Samsung)。
裝置類別 文字 行動裝置的類別 (例如行動電話或平板電腦)。
裝置型號 文字 行動裝置型號名稱 (例如 iPhone 5s 或 SM-J500M)。
初次開啟時間 數字 使用者初次開啟應用程式的時間 (以毫秒為單位並採用世界標準時間,四捨五入進位至小時)。
性別 文字 將使用者分為男性或女性。
興趣 文字 列出使用者的興趣 (例如「藝術與娛樂、遊戲、運動」)。
語言 文字 裝置作業系統的語言設定 (例如 en-us 或 pt-br)。
新手/老手 新手:在最近 7 天內初次開啟應用程式者。
老手:距離初次開啟應用程式的時間已超過 7 天。
作業系統版本 文字 裝置的作業系統版本 (例如 9.3.2 或 5.1.1)。

自動產生並指派應用程式執行個體 ID

Analytics (分析) 會自動產生並指派應用程式執行個體 ID 到每個應用程式的執行個體。此 ID 是用來計算 Analytics (分析) 中的使用者指標。

進一步瞭解如何透過 getAppInstanceId 存取 ID。

進一步瞭解如何透過 resetAnalyticsData 重設 ID。

Analytics (分析) 的客層、興趣和位置資料來源

Analytics (分析) 會從下列來源取得客層和興趣資料:

  • Android 廣告 ID:僅適用於應用程式活動。Analytics (分析) 會根據這種 ID (當中須包含從使用者的應用程式活動取得的客層和興趣資訊) 產生識別碼。
  • iOS 廣告客戶識別碼 (簡稱 IDFA):僅適用於應用程式活動。Analytics (分析) 會根據 IDFA (當中須包含從使用者的應用程式活動取得的客層和興趣資訊) 產生識別碼。

要是沒有裝置廣告 ID,Analytics (分析) 就無法取得客層和興趣資訊,因此或許只能收集到您部分使用者的客層和興趣資料,無法呈現您流量的整體組成架構。

此外,Analytics (分析) 也會從使用者的 IP 位址取得位置資料。

資料門檻

系統會套用門檻來避免查看報表的任何人推斷個別使用者的客層、興趣或位置。當報表包含「年齡」、「性別」、「興趣」或「位置」資料時,系統可能會套用門檻,因此部分資料或許不會在報表中列出。舉例來說,若報表中「性別 = male」的例項數目少於 N,系統就不會顯示 male 值的資料。

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