GA4 全攻略 · 團隊教學手冊

GA4 Complete Guide · Team Reference

涵蓋基礎概念、漏斗分析、使用者行為、行銷應用、爬蟲偵測到進階 BigQuery,附所有官方與社群參考資源。

Covers fundamentals, funnel analysis, user behavior, marketing, bot detection, and advanced BigQuery — with all official and community references.

6
主題模組
Topic Modules
24
術語解釋
Glossary Terms
30+
參考連結
Reference Links
中/EN
雙語並列
Bilingual
📊
GA4 基礎 · 核心概念
GA4 Fundamentals
Google Analytics 4 · Event-Based Model
必讀 Must-Read 基礎 Fundamentals
🔄 GA4 vs UA 核心差異GA4 vs Universal Analytics
面向Universal Analytics (UA)Google Analytics 4 (GA4)
資料核心 CoreSession(工作階段)Event(事件)
跳出率 Bounce Rate只看一頁就離開未參與工作階段的比例
Session 重設午夜自動重設以 session_start 事件為起點
轉換 Conversion目標(頁面/時間/頁數)任何事件都可標記
跨平台 Cross-platform僅限網站網站 + App(Firebase)
Views 檢視支援多個 View改用 Data Filters 取代
🏗️ 資料結構Data Structure
👤 使用者 User
🗂️ 工作階段 Session
⚡ 事件 Event
🏷️ 參數 Parameters
  • User:以 User Pseudo ID 或 User ID 識別,可跨裝置
  • Session:從 session_start 到 30 分鐘無活動為止
  • Event:GA4 最小資料單位,自動收集 + 自訂事件
  • Parameters:每個事件可攜帶最多 25 個參數(key-value)
🔬 探索報表類型Exploration Report Types
類型 Type用途 Use Case
自由格式 Free Form拖放維度/指標自訂分析,最靈活
漏斗探索 Funnel追蹤使用者步驟流失率
路徑探索 Path視覺化使用者行為路徑(前後)
區隔重疊 Segment Overlap最多 3 個區隔的交集分析
同期群 Cohort依獲取日期分群,追蹤留存
使用者生命週期 User Lifetime全旅程 LTV / 行為追蹤
📐 常見維度 × 指標Key Dimensions & Metrics
類別常用維度 Dimensions常用指標 Metrics
使用者User ID, New/ReturningActive Users, New Users, DAU/MAU
工作階段Source / Medium / CampaignSessions, Engaged Sessions, Engagement Rate
事件Event NameEvent Count, Conversions
頁面Page Title, Page PathViews, Scroll Depth
⚠️ 注意事項Gotchas
Exploration 報表有資料取樣限制(非 GA4 360 帳戶),大流量時報表旁會顯示橙色取樣警告。
Exploration 保存最多 14 個月資料;超過需匯出至 BigQuery 保存。
標準報表 vs 探索報表數字可能不一致,原因:計算方式與去重邏輯不同。
🔗 參考連結References
🔽
漏斗分析 · 行銷框架
Funnel Analysis · Marketing Frameworks
Funnel Exploration · AARRR · AIDA
分析核心 Core Analysis 需設定事件 Requires Events
🔑 核心概念Core Concepts
漏斗類型進入規則適用情境
封閉式 Closed必須從第一步進入線性結帳流程、Onboarding
開放式 Open可從任何步驟進入內容消費、非線性旅程
  • 棄置率 Abandonment Rate:每一步驟流失的使用者比例,是優化的核心指標
  • 趨勢漏斗 Trended Funnel:查看漏斗表現隨時間的變化,評估改版效益
  • 轉換事件 Conversion Event:需先在 Admin 標記事件為轉換,才能在漏斗中追蹤
🏴‍☠️ 行銷漏斗框架Marketing Funnel Frameworks

AARRR 海盜指標(Dave McClure, 2007)

Acquisition 獲取Sessions by Source/Medium
Activation 啟動Key Event 自訂轉換
Retention 留存Cohort 同期群報表
Revenue 營收Purchase Revenue, ARPU
Referral 推薦Referral Source Sessions

AIDA 行銷漏斗

Awareness曝光、廣告觸及 (Impressions)
Interest頁面停留、滾動深度
Desire加入購物車、收藏
Action購買、填單 (Conversion)
🛠️ 建立漏斗操作步驟How to Build a Funnel
  1. 1
    確認事件已收集:報表 → 事件,確認清單中有目標事件
  2. 2
    探索 → 新建探索 → 選「漏斗探索 Funnel Exploration」
  3. 3
    點擊「編輯步驟」→ 每步驟設定事件名稱 + AND/OR 條件篩選
  4. 4
    右上角切換開放式 / 封閉式漏斗
  5. 5
    加「維度細分」(裝置、流量來源)找出特定流失族群
  6. 6
    切換「趨勢 Trended」視圖比較不同時段表現
⚠️ 注意事項Gotchas
GA4 漏斗資料不溯及既往:建立後才開始計算,未事先標記轉換則資料永遠遺失。
封閉漏斗轉換率通常遠低於開放漏斗,選擇時須理解業務情境再比較。
每個探索最多 200 個步驟,實際操作建議控制在 5–8 步以內,過多步驟難以解讀。
🔗 參考連結References
👤
使用者行為分析
User Behavior Analysis
Cohort · User Lifecycle · Engagement · RFM
行為洞察 Insights 留存 Retention
🔑 核心概念與指標Core Concepts & Metrics
  • 同期群分析 Cohort:依共同特徵(首次造訪日期)分群,追蹤後續留存率
  • Engaged Sessions:超過 10 秒 / 發生 2+ 事件 / 有轉換 → 三者任一成立
  • Engagement Rate:Engaged Sessions ÷ Total Sessions(GA4 核心指標)
  • Average Engagement Time:使用者實際與頁面互動的時間(非單純停留)
📅 User Lifecycle 四大報表User Lifecycle Reports
報表路徑分析目標
使用者獲取報告 › 生命週期 › 獲取流量來源效益、獲客成本
參與度報告 › 生命週期 › 參與度內容吸引力、互動品質
獲利報告 › 生命週期 › 獲利收益分析、ARPU
留存報告 › 生命週期 › 留存回訪行為、D1/D7/D30 留存
🏷️ RFM 分析框架Analysis Framework

RFM 使用者分群

R — Recency最近一次購買距今多久
F — Frequency購買/造訪頻率
M — Monetary消費金額總計
⚠️ 需要BigQuery 或 Looker Studio 計算

同期群分析步驟

Step 1探索 › 同期群探索
Step 2納入條件:first_visit
Step 3回訪條件:session_start
Step 4粒度:日/週/月
Step 5顏色越深 = 留存越高
⚠️ 注意事項Gotchas
GA4 的 Bounce Rate 偏低是正常的(定義放寬),勿直接與 UA 跳出率比較。
同期群最多觀察 12 週或 3 個月;更長週期的留存分析需搭配 BigQuery。
建議實作 User ID 功能,讓 GA4 能跨裝置串聯同一使用者的完整旅程。
🔗 參考連結References
📣
行銷應用 · 歸因與受眾
Marketing Applications
Attribution Models · UTM · Audiences · Google Ads
廣告整合 Ads Integration 歸因模型 Attribution
⚖️ 歸因模型Attribution Models
模型說明適用
資料驅動 Data-DrivenML 根據實際貢獻分配功勞(GA4 預設)需 300 轉換/30 天
最後點擊 Last Click100% 功勞給最後觸點直效行銷評估
首次點擊 First Click100% 功勞給第一觸點品牌知名度評估
線性 Linear均分所有觸點每步驟都重要時
跨管道衰退 Time Decay越近轉換獲越多功勞短促銷活動
🔖 UTM 參數追蹤Parameter Tracking
參數說明範例
utm_source流量來源google, facebook, newsletter
utm_medium流量媒介cpc, email, social, organic
utm_campaign活動名稱summer_sale_2024
utm_content廣告內容識別banner_top, text_link
utm_term付費關鍵字running+shoes
  • 使用 Google Campaign URL Builder 產生 UTM 連結(避免手打錯誤)
  • 全團隊統一命名規範,utm_source/medium 一律小寫
  • Email 行銷務必加 UTM,否則流量被歸類為 Direct,無法追蹤效益
👥 受眾建立與再行銷Audience & Remarketing
  • 受眾 Audience 建立後才開始累積,不溯及既往
  • 標準帳戶最多 100 個受眾,成員資格期間最長 540 天
  • 連結 Google Ads 後,受眾自動同步(需 24–48 小時)
  • Segments vs Audiences:Segments 可追溯歷史,Audiences 不行
⚠️ 注意事項Gotchas
資料驅動歸因需每 30 天至少 300 個轉換,不足時系統降級為「最後點擊」。
utm_source/medium 大小寫不同會被視為不同來源(`Facebook` ≠ `facebook`)。
GA4 Audiences 需 24–48 小時才會出現在 Google Ads 廣告管理界面。
🔗 參考連結References
🤖
爬蟲與異常流量偵測
Bot & Anomaly Traffic Detection
Bot Filtering · Ghost Traffic · Referral Spam · Cloudflare
安全性 Security 資料品質 Data Quality
🛡️ GA4 內建 Bot 過濾GA4 Built-in Bot Filtering
  • 自動過濾 IAB/ABC 已知 Bot 清單(含 Googlebot、Bingbot、Screaming Frog、Ahrefs)
  • 預設啟用,無法手動關閉
  • ⚠️ 只過濾已知 Bot,新型或自訂爬蟲仍會進入資料
垃圾流量類型 Spam Traffic Types:
類型說明能否靠 GA4 過濾
Referral Spam偽造來源 Domain 的假 Session部分
Ghost Traffic直接送 Measurement Protocol,不載入頁面❌ 無法
Fake Organic模仿搜尋引擎的 Bot已知可,未知否
DDoS Referral Spam大量假 Referral 干擾報表與出價演算法部分
🔍 異常流量特徵識別Anomaly Signals
指標異常閾值可能原因
Session Duration< 1 秒自動腳本
Events per Session50+ 在 1 分鐘內爬蟲
Engagement Rate< 2% 於流量尖峰假流量
IP 來源AWS/GCP/Azure IP 段資料中心機器人
地理位置集中在單一非目標城市流量農場
每日 Session固定整數(每天剛好 247 次)排程腳本
🛠️ 調查 SOP + 排除內部流量Investigation SOP & Internal Traffic
  1. 1
    探索 › 自由格式:加維度「城市」「裝置類別」「瀏覽器」,找異常集中點
  2. 2
    加入維度 hostname,過濾不屬於你的域名(Ghost Traffic 特徵)
  3. 3
    分析特定來源的 Engagement Rate(正常 > 50%,< 5% 需調查)
  4. 4
    比對 Google Search Console 點擊數 vs GA4 Organic 流量(若 GA4 遠大於 GSC,高度可疑)
排除內部流量 Exclude Internal IP
  1. 1
    Admin › 資料串流 › 設定標記設定 › 定義內部流量 → 輸入公司 IP 或 IP 範圍
  2. 2
    Admin › 資料篩選器 › 找到「Internal Traffic」篩選器
  3. 3
    從「測試中」改為「啟用」狀態
🔧 第三方工具Third-party Tools
工具用途
Cloudflare WAF邊緣層攔截爬蟲,在到達 GA4 前就過濾
Spider AF無效廣告點擊偵測
ClickCeasePPC 點擊詐欺防護
Server-side GTM伺服器端過濾後再送 GA4,最乾淨
⚠️ 注意事項Gotchas
Bot 過濾設定不溯及既往,啟用後只對未來資料有效。
Ghost Traffic 無法靠 GA4 本身過濾,Hit 直接送 Measurement Protocol 不觸發頁面。
IP 封鎖非萬靈丹,Bot 使用輪換 IP,需搭配行為特徵過濾(Cloudflare WAF 規則)。
🔗 參考連結References
進階功能
Advanced Features
BigQuery · GA4 API · Custom Dimensions · Looker Studio
進階 Advanced BigQuery · SQL
🗄️ BigQuery 匯出Export
  • 免費啟用,每日 1M 事件上限;超過需升級 GA4 360
  • 資料結構:每列 = 一個事件,含巢狀欄位 event_params(ARRAY 型態)
  • events_YYYYMMDD:日資料(永久保留)
  • events_intraday_YYYYMMDD:即時資料(24 小時後刪除)
  • 費用:儲存極低,查詢 $5/TB(前 1TB/月免費)
📝 BigQuery SQL 範例 — 查詢頁面瀏覽事件:
SELECT
  event_date,
  event_name,
  (SELECT value.string_value
   FROM UNNEST(event_params)
   WHERE key = 'page_location') AS page_url,
  COUNT(*) AS event_count
FROM `your_project.analytics_XXXXXXX.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240101' AND '20240131'
  AND event_name = 'page_view'
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY event_count DESC

⚠️ event_params 是 ARRAY<STRUCT>,必須用 UNNEST 展開才能存取參數值。

🔌 GA4 Data API
  • 支援方法:runReportrunRealtimeReportbatchRunReportsrunPivotReport
  • 官方 SDK:Python、Node.js、Java、Go
  • 配額:每個屬性每小時 60,000 token(用 batchRunReports 合併請求節省配額)
  • 資料有 24–48 小時延遲,即時監控請用 Realtime API
🏷️ 自訂維度與指標Custom Dimensions & Metrics
範疇 Scope說明範例上限
Event-scoped每次事件的屬性文章類別、按鈕名稱50 個
User-scoped使用者層級屬性會員等級、付費狀態25 個
Item-scoped電商商品屬性商品顏色、尺寸10 個
Custom Metrics自訂數值指標閱讀進度 %50 個
📊 Looker Studio 整合架構Looker Studio Integration
GA4 原始資料
BigQuery 每日匯出
預聚合報表表
Looker Studio Dashboard
  • 直連 GA4(小流量可用):查詢慢(20–30 秒),有取樣問題
  • BigQuery 中介(推薦):速度快、無取樣、可自訂 SQL
  • 建立預聚合表(Scheduled Query):Looker Studio 直接讀取,最快速
⚠️ 注意事項Gotchas
直連 GA4 的 Looker Studio 報表有取樣問題,大流量網站必須透過 BigQuery 中介。
BigQuery 中避免 SELECT *,應指定欄位名稱,否則費用大幅增加。
自訂維度需先在 GA4 Admin 後台「新增自訂維度」才能在報表中看到,已收集的數據不會自動顯示。
🔗 參考連結References

🔗 必備資源清單Essential Resources

📌 跨主題重要注意事項Cross-Topic Key Notes

📅 資料保留期限 Data Retention

預設保留 2 個月,可在 Admin › 資料保留 改為 14 個月(免費版上限)。超過需匯出至 BigQuery 永久保存。

Default 2 months; extend to 14 months (free tier max) in Admin › Data Retention. Beyond that, export to BigQuery.

⚖️ 報表口徑差異 Report Discrepancies

標準報表、探索報表、Looker Studio 直連、API 查詢,四者計算方式與去重邏輯有細微差異,數字可能不一致。

Standard reports, Explorations, Looker Studio direct, and API queries may show slightly different numbers due to sampling and dedup logic.

🚫 不再支援 Views No More Views

GA4 取消 UA 的多個 View(檢視)功能,改由 Data Filters(資料篩選器)部分取代,規劃帳戶架構時需調整。

GA4 removed UA's multiple Views. Data Filters partially replace this; adjust your account architecture accordingly.

🔐 Consent Mode v2 合規

GDPR/CCPA 環境下需正確設定 Consent Mode v2,否則 EU 流量資料會因用戶拒絕追蹤而缺失,影響報表準確度。

In GDPR/CCPA environments, properly configure Consent Mode v2. Without it, EU traffic data will be missing when users decline tracking.

📖

GA4 術語速查GA4 Glossary