通用分析的夕阳： 企业应如何实现 100% 的数据连续性？

有什么变化？

随着 GA4 的成熟，Google最近宣布将淘汰旧版本 Universal Analytics。免费版用户的使用期限将截止到 2023 年 6 月底。不过，高级（付费）用户将获得三个月的额外宽限期。

届时，Universal Analytics 将停止收集新数据，用户需要完全迁移到 GA4。由于大多数企业都需要一年以上的数据来进行逐年分析，并为变革做好准备，因此我们强烈建议品牌在 2022 年 6 月底之前在 GA4 中实施跟踪。这一点至关重要，因为 Google 不打算提供从 Universal Analytics 到 GA4 的任何数据迁移。

为什么这很重要？

由于 Universal Analytics 将不再收集数据，因此多种指标和测量将停止，这将阻碍对网站和/或应用程序上的流量和营销活动的全面了解。以下是实现 100% 业务连续性需要立即注意的事项。

指标和目标

由于 GA4 的数据模型与 Universal Analytics 不同（基于事件与基于会话），因此，即使名称相同，指标的定义也会不同。例如，Universal Analytics 中的许多报告都是基于目标的。Universal Analytics 的目标可以映射到 GA4 的 "转换"，但配置略有不同，因此比较 YoY 结果可能具有挑战性，因为这不完全是苹果对苹果的比较。

GA4 允许每个属性有 30 个 "转换"（付费客户有 50 个 "转换"），而 Universal Analytics 只允许每个视图有 20 个 "目标"，因此一个属性可能有 30 多个不同类型的 "目标"。如果您的组织属于这种情况，我们建议您重新审视您的衡量方法，并努力整合目标，以便只跟踪最重要的转换事件。其他转换点仍可在自定义报告中进行跟踪和展示。

报告和仪表盘配置

无论您的仪表盘或报告是如何实施的，都需要进行更改才能切换到新版 GA。在许多情况下，需要额外的工作，因为从 GA360 到 GA4 没有 1:1 的功能。 要采取的行动包括：

• 使用 GA4 指标和属性创建新的报告和仪表盘。
• 确保 GA360 中常用的报告视图在 GA4 中有对应的视图，并正确收集数据。
• 删除过时仪表盘的用户访问权限，确保每个人都使用正确的数据。
• 确保导出更多数据，以便创建多年比较并进行趋势分析。
• 如果您的组织拥有 GA360，请记住您可以通过用户界面访问比存储在 Google BigQuery 中更多的报告和数据。通过 Campaign Manager、Display & Video 360 和 Search Ads 360 集成的数据包含指标和广告维度（亲和力、人口统计），BigQuery 中不提供这些数据。审查对基于用户界面的报告的任何依赖性并确定替代方案。

受众和集成

与其他 Google 营销平台（从 Google Ads 到 Optimize 360 和 DV360）共享的 "受众 "集成将停止工作，因为 Universal Analytics 将不会收到任何其他数据。 解决集成问题的措施包括：

• 在 GA4 中重新配置可用的平台集成。
• 确定使用 Core Reporting API 的自定义集成。这些将需要使用 GA4 API 重新创建。
• 确定用于分析和媒体购买的重要受众，并在 GA4 中创建他们。

渠道和跨设备归因

GA4 与 Universal Analytics 共享一个归因模块。然而，"旧的 "转换报告有一个高级（GA360）模块，称为数据驱动归因（DDA）。数据驱动归因没有延续到 GA4。如果您正在使用 "旧 "转换报告，请务必了解渠道归因的差异，因为 GA4 基于事件的模型计算归因的方式与 Universal Analytics 不同。

GA4 中的跨设备归因更为复杂，它利用了 Google Signals（Google 的隐私安全身份识别软件），如果启用，该软件可在所有报告中跨设备链接 Google 用户活动。Universal Analytics 仅在某些报告中利用 Google Signals。创建 GA4 与 Universal Analytics 对比仪表板，比较渠道和标准用户指标的转化率，为决策创建可比较的 GA4 基线。

请记住，您将无法使用 Universal Analytics 基线进行 GA4 数据分析，因此尽早建立 GA4 实施基线非常重要。

数据收集方法

对于不使用典型标签管理器的数据收集，还需要考虑其他因素：

• 测量协议
• 硬编码（非标签管理器）或库（如 React 谷歌分析模块）
• 自定义数据导入
• 服务器端标签
• 离线转换导入器

简单地让代码/脚本 "保持原样 "可能不会在一开始破坏任何东西，但可能会导致后续问题。一旦准备就绪，请从代码库中删除任何旧的 Universal Analytics 代码，并转向标签管理器。

培训和能力

从以上几点可以看出，GA4 和 Universal Analytics 在收集、管理和使用数据方面存在巨大差异。 确定整个组织的技能差距，并开发量身定制的培训模块，以提高利益相关者在 GA4 中的技能。

培训的一些例子可以包括

• 针对开发人员或技术分析师的 GA4 实施和数据收集。
• 针对关注网站或活动绩效的分析师或营销人员的 GA4 分析基础。
• 针对管理员、项目经理或决策者的 GA4 变更管理和迁移基础，他们需要了解迁移到 GA4 将如何影响他们，以及他们可以做些什么来做好准备。

新变化的黎明

随着通用分析（Universal Analytics）的退潮，您的组织需要做很多准备工作。虽然 2023 年 7 月现在听起来还很遥远，但如果您的团队希望对数据进行逐年比较，就需要在 2022 年 6 月之前实施数据收集。建立数据收集、熟悉 GA4 的差异和优势、开发基线报告，这些都是在未来几个月内逐步开展的必要项目，以便为 2023 年的无缝过渡做好准备。Media.Monks 可为您的组织量身定制 GA4 迁移计划，以确保您在进入 GA4 新时代时的业务连续性和数字成熟度提升。