Google Analytics 4 中的 Google 信號是什麼？

Google Signals 是 Google Analytics 4 (GA4) 中的一項強大功能，這項功能使得數據分析變得更加深入且準確。它允許您合併同一用戶在多個設備和瀏覽器上使用您的應用程式或網站的數據。這意味著無論您的用戶是在桌面電腦、筆記本、平板還是手機上瀏覽您的網站或應用，您都可以得到該用戶的完整數據。這些數據可以幫助您更好地理解用戶的行為模式和消費旅程，從而提供更個性化的用戶體驗。根據google官方說法

但是，Google 是如何確認這是同一位用戶的呢？答案在於用戶的 Gmail 帳戶。當一位用戶在多台設備上用同一個 Gmail 帳戶登錄時，Google 會把這位用戶視為同一人。例如，如果您在桌面的 Chrome 瀏覽器以及移動裝置的瀏覽器上都登錄了同一個 Gmail 帳戶，那麼無論您在這兩種設備上如何瀏覽該網站或應用程式，您都將被記錄為同一位用戶。這可以避免重複數據對分析結果造成的影響。

此外，Google Signals 不僅能讓您清晰地理解用戶旅程，還可以在 GA4 的受眾群體中使用這些數據來進行 Google Ads 的優化活動。這項功能將您的廣告效果提升到了新的水平，因為您可以根據用戶的真實行為來調整廣告策略，而不僅僅是基於一般的用戶人群定義。

在 GA4中開啟Google 信號的好處

好處1 – 重複數據刪除

在 Google Analytics 4 (GA4) 中，開啟 Google Signals 所帶來的主要好處之一就是能進行重複數據的刪除。透過這種技術，GA4 能將來自不同設備和瀏覽器的數據合併，將同一用戶的多次訪問視為一次，從而提供更精準、更全面的用戶行為分析。

透過 Google Signals，GA4 將能夠利用來自其合作夥伴和您網站的數據，將同一用戶在不同設備和瀏覽器上的行為聯繫起來，並關聯到該用戶的個人資料中。這使得您能夠獲得一個更完整的用戶旅程視圖，從他們首次訪問您的網站，到最終在哪一種設備上完成購買，每一步都清晰可見。

例如，當一位用戶首次在移動設備上訪問您的網站，並最終決定在桌面上購買您的產品時，這一點可能顯得尤為重要。這是因為在這種情況下，傳統的數據分析方法可能會將這兩個行為視為兩位不同的用戶，從而使得數據分析結果出現偏差。然而，有了 Google Signals，您能夠準確地追蹤到這位用戶的完整旅程，從而得到更準確的數據。

總的來說，Google Signals 通過提供更精確的用戶旅程分析，使您的數據分析工作更加準確，進而使您能夠制定出更有針對性的營銷策略。

好處 2 – 人口統計數據：性別、興趣和年齡

在 Google Analytics 4 (GA4) 中開啟 Google Signals，可以為您開啟全新的數據維度。這其中包括查看有關用戶的性別、興趣和年齡的數據，讓您更深入地理解用戶的行為模式和消費偏好，從而能夠為他們提供更加個性化的服務。

舉例來說，如果 Google Signals 沒有被開啟，您在 GA4 的媒體資源中可能只能看到基本的用戶訪問數據，這包括訪問次數、平均訪問時間等，而無法了解用戶的性別、興趣和年齡等信息。如以下

然而，當您在 GA4 中開啟 Google Signals 之後，媒體資源的畫面將會產生變化。您不僅可以看到基本的用戶訪問數據，還可以了解到用戶的性別、年齡以及他們的興趣愛好等信息。這些數據可以幫助您深入了解用戶的消費行為和需求，並為他們提供更個性化的服務。如以下

另外，值得一提的是，GA4 預設提供了一些基本的人口統計數據，如用戶的國家、語言和使用的設備等信息。開啟 Google Signals 不會改變這些預設的數據，但它會刪除重複的用戶數據，提供更為精確的用戶行為分析。這意味著您可以得到更準確、更有深度的數據，以支持您的數據分析和決策制定。

好處 #3 – Google Ads 跨設備目標對象

除了讓您在 Google Analytics 4 (GA4) 中獲取更多有關用戶的數據的優勢之外，另一個明顯的好處是，您可以使用這些深度分析數據來在 GA4 中精準創建目標對象，並可以將這些對象直接應用到 Google Ads 的廣告投放中。

這一切都得歸功於 Google Signals 的強大功能。這項功能能夠幫助 Google 在多個設備和瀏覽器上識別同一用戶，實現跨設備、跨平台的用戶追蹤。這意味著，無論用戶正在使用哪一種設備上網，您都可以向他們推送精準的廣告。

例如，如果一個用戶在手機上訪問了您的網站，但最終沒有完成購買，那麼當他換到桌面電腦上繼續瀏覽網頁時，您仍可以向他推送廣告，以嘗試引導他完成購買。這是一種通過使用 GA4 數據吸引放棄用戶，提高轉化率的有效方式。

因此，對於那些嚴重依賴 Google Ads 來進行線上宣傳的公司來說，Google Signals 絕對是一個不可或缺的工具。它不僅可以提供更全面的用戶數據，還可以實現跨設備的用戶追蹤，從而使您的廣告投放更具針對性，更能有效地吸引和留住用戶。

如何在 GA4 中開啟Google 信號

在Google Analytics 4中開啟Google Signals 的過程需要您執行以下幾個步驟：

1.在GA4中左下角管理並在資源下面找一個資料設定 > 資料收集

2.開啟Google 信號右邊的開始使用

如果您希望更深入地了解用戶並利用 GA4（Google Analytics 4）提供的數據來精準地劃定您的目標受眾，您可以進一步開啟 "精細位置和設備數據收集"以及 "允許廣告個性化的高級設置" 這兩項功能。

通過開啟 "精細位置和設備數據收集"，您將可以收集到更加詳細的位置資訊和用戶所使用的設備類型。這將有助於您了解用戶的地理位置和他們使用的設備，以便更精確地定位廣告和優化您的網站體驗。

此外，開啟 "允許廣告個性化的高級設置" 將能讓您獲得更加深入的用戶行為和偏好數據。當這一功能開啟後，您能夠將這些數據應用到 Google Ads 上，製作出更符合用戶偏好的個性化廣告，進一步提高廣告的點擊率和轉換率。這不僅有助於提升廣告效益，也能更好地增強用戶與您的品牌之間的互動。

在 GA4 中選擇正確的報表識別資訊

一旦在 Google Analytics 4 (GA4) 中啟用了 Google Signals，接下來您需要進一步確定您希望 GA4 如何處理報告中的用戶識別方法。這是一個非常重要的步驟，因為它直接影響到您如何解讀和使用 GA4 的報告數據。

正如我們在前面提到的，Google Signals 使 GA4 能夠更準確地追蹤和識別那些使用不同設備和瀏覽器登錄 Google（例如 Gmail）帳戶的用戶。這種跨設備、跨平台的用戶識別能力，將讓您獲得更全面、更深入的用戶行為數據。

在 GA4 中，您可以選擇三種用戶識別方式：混合模式、觀察模式或基於設備模式。每種模式都有其特點和適用情況，選擇合適的模式可以幫助您更有效地使用 Google Signals 數據，從而提高您的營銷效果和用戶體驗。

您可以在 Google Analytics 4 -> 管理頁面 -> 報表識別資訊頁面中選擇 

在我們進一步探討這三種用戶識別模式之間的區別之前，我想先強調一下，在實際應用中，最常被使用並且被推薦的是 "混合模式"。

然而，如果您的網站並未實行用戶同意模式，也就是說，您不在網站上收集用戶同意跟蹤的信息並將其傳遞給 Google Analytics 4，那麼選擇 "觀察模式" 作為報告選項會是一個較為明智的選擇。

最後一種模式是 "基於設備模式"，這種模式在您不使用 user_id 和 Google Signals 時才會生效。換句話說，如果一個用戶通過兩種不同的瀏覽器訪問您的網站，即使這兩次訪問都傳遞了相同的 user_id，他們仍然會被視為兩個獨立的訪問事件。從我的角度來看，這種模式在大多數情況下可能並不實用，但如果您有特定的使用案例，歡迎在評論部分與我們分享。

因此，總的來說，如果您的網站實行了用戶同意模式，我建議您選擇 "混合模式"；如果未實行，那麼 "觀察模式" 可能會是較佳的選擇。

需要特別說明的是，"混合模式" 能夠利用機器學習算法來填補數據缺口。例如，它會模擬那些拒絕接受 cookie 的用戶的行為，其方式是參考那些接受同一站點 cookie 的類似用戶的數據。這種智能化的數據補全方式，能夠讓您即使在用戶不同意接受 cookie 的情況下，也能獲得相對完整和準確的用戶行為數據。

關於GA4中的 Google 信號您應該了解的其他重要事實

雖然我們已經在 Google Analytics 4 中詳細探討了 Google Signals 的大部分功能，但還有一些關鍵事實你需要知道。

首先，值得注意的是，儘管你可能已經將你的 GA4 與 BigQuery 進行了關聯，但 Google Signals 的數據並不會被導入 BigQuery。這就意味著你無法在 BigQuery 中查找這些數據，因為它們根本就不存在於此。

其次，一個重要的資訊是，Google Signals 完全符合歐洲的數據保護法規 (GDPR)。由於收集這些人口統計數據需要用戶在其 Google 帳戶中授予訪問權限，因此，使用 Google Signals 的過程完全符合法規要求，你完全可以放心。

另外，你需要知道的是，Google Signals 或其他人口統計數據在 Google Analytics 4 中存在一定的閾值限制。這意味著只有當你的數據達到一定量時，數據才會被正確顯示。

對於 GA4，Google 規定最低數據閾值是每個媒體資源每天的月平均 500 個活躍用戶。這並不意味著你將無法查看任何數據，而是在你的數據達到這個閾值時，數據將會被正確顯示。如果你的數據沒有達到這個閾值，一個可能的解決方法是擴展你的分析時間範圍，例如從 30 天延長到 90 天。這種方式可以累積更多的數據，以幫助你達到閾值，並讓數據能被正確展示。

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