加密赌场
Torrent Gear
如何使用GA4分析流量
Google Analytics 4是一个事件分析系统，可让您看到用户的完整路径：从第一次接触到存款和重复会话。GA4价值的关键是正确的事件和转换方案，活动标记纪律以及与BI（BigQuery）的捆绑。
1）架构GA4简而言之
事件模型：每个动作都是带有"参数"集的"事件"。
用户上下文是："user_id"，"device_id"，属性（语言，货币，GEO）。
会话：通过活动（"session_start"参数）自动定义。
存储：界面中的聚合报告+BigQuery中的原始事件。
没有基础，就无法继续前进：一个时区，货币，授权后稳定的"user_id"。
2）活动标记： UTM纪律
所有来源的最低集合：- "utm_source"（频道/站点），"utm_medium"（流量类型：cpc，aff，social，电子邮件），"utm_campaign"（活动名称/冲刺），"utm_content"（创意/角度），"utm_term"（关键字/受众）。
- 严格的符号（寄存器，分隔符）和有效值目录。
- UTM中没有空格/西里尔字母-使用拉丁字母和'_'。
- 对于合作伙伴：在"utm_content"中镜像"sub_id"或添加单独的"aff_sub"参数。
3）事件和转换： 跟踪什么
基本的"事件"（标题近似值，保持一致性）：- 漏斗顶部为"page_view"、"session_start"、"view_landing"、"scroll_90"。
- 注册/验证："sign_up_request"，"kyc_started"，"kyc_approved"。
- 付款漏斗："deposit_initiated"，"deposit_success"（总和/方法），"withdrawal_requested"，"withdrawal_success"。
- 产品中的货币化："game_view"，"spin"，"bet_placed"，"bonus_claimed"。
- 质量/保护："rg_limit_set"（存款/会话限制），"self_exclusion"，"fraud_flag_triggered"。
- "kyc_approved"，"deposit_success"（FTD和重复），随意称为"second_deposit"。
- 可以根据总阈值（例如"deposit_100_plus"）进行单独的转换。
- `value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.
4）数据质量设置
User-ID：登录/注册后分配；在数据流中启用User-ID。
Consent Mode v2：正确传递同意状态（审计/重新销售/分析）。
服务器侧标签：通过服务器滚动关键事件（最小-存款）。
内部流量过滤器：不包括办公室/承包商IP。
货币和TZ：报告的一种货币，每个项目一个时间段。
5）提供"肉类"的标准GA4报告"
User acquisition vs. Traffic acquisition：区分"第一次接触"和"所有会话"。
Pages&Screens：看到脚本的"着陆点"和撕裂的地方。
Tech> Device/OS/Browser：发现兼容性问题。
Monetization（如果已配置）：UTM切口上的"deposit_success"事件之和。
6）探索（研究）： 力量GA4
6.1.Funnel Exploration
收集漏斗：'view_landing 。
添加切口：source/Creation/Geo/Devays。观看最大转弯音高和转换前时间（转换音高）。
6.2.Path Exploration
跟踪不可预见的路径：哪些屏幕在"deposit_initiated"之前,哪些事件会受到干扰（例如,在FAQ/terms中离开）。
6.3.Cohort Exploration
根据FTD日期或注册的队列。度量标准：Retention, ARPU surrogate（如果Revenue不在GA4中,则通过事件读取代理）。
6.4.Segment Overlap
观众穿越：新vs.返回流量，VIP vs.常规，付费vs.不合格。
7） GA4中的归属
数据驱动器（DDM）-默认。对于媒体制作,请在Advertising workspace中与Last click和First click进行比较。
参见Conversion paths：路径真正开始的地方,哪些通道关闭转换。
捕捉决策规则：例如,采购是针对DDM的,但投注/投注是考虑到最后的点击风险。
8）交通质量审核和反欺诈信号
GA4没有完整的防冻剂，但有有用的指标：- 参与率和Average参与时间异常低。
- CTR/CR（click→reg）高，但CR（reg→kyc/deposit）接近零。
- 没有与页面的交互（无'scroll_90'、'view_terms'）、夜间爆发/相同的字幕。
- 地理/语言与付款方法不同。
响应：标记源/sab-ID标记,限制流量,包括服务器防盗和后台日志。
9）导出到BigQuery（成熟者必须这样做）
为什么：用于队列ARPU/LTV，还原和高级模型的事件级别数据。
存储的内容包括：原始的"事件"，UTM/创意词典，货币汇率，费率/付款表。
快速店面：- 队列收入D1/D7/D30/D90来源/创意。
- 收费：累积的ARPU队列vs. CPA。
- 匿名检测：捕获"破碎"的后备、延迟和垃圾邮件激增。
10）Responsible营销和合规性
事件报告中的单独部分是："rg_limit_set"，"self_exclusion"，年龄声明。
过滤器按地区使用严格的规则,排除不兼容的通道。
保持和传递同意，不要掩盖垂直。
11）Mini-Dashbord度量（GA4或BI）
获取：会议，新用户，费用（如果是端到端），eCPC，eCPM。
Activation: CR(click→reg), CR(reg→kyc), CR(kyc→FTD), Conversion lag.
Monetization： FTD, ARPU_D7/D30, 2nd-dep rate（如果有）,NGR proxy。
Quality: Engagement rate, Time on site, Bounce proxy, Fraud flags.
技术：OS/Device/Browser错误,下载速度。
12）经常出错以及如何避免出错
1.没有User-ID-用户路径崩溃。
2.原始事件名称是20种"deposit"变体。保持字典和图表。
3.UTM溷乱-无法比较通道。输入命名策略。
4.仅GA4接口-没有BigQuery，就没有LTV和正常队列。
5.Consent Mode忽略-归因偏差和数据空白。
6.没有背包-金额/货币/时区不匹配，ARPU"浮动"。
7.小样本解决方桉-等待阈值（点击/注册）,查看趋势。
13）30-60-90实施计划GA4
0-30天-数据库和卫生
描述事件模式（BRD）：名称、参数、转换。
启用User-ID、Consent Mode、内部流量过滤器。
标记UTM，协调来源/活动/创意手册。
为"deposit_success"配置事件的副服务器。
收集2个探索：Funnel和Cohort。
31-60天-队列和归属
启用BigQuery export（每日）。
建立店面：ARPU_D7/D30，薪水，休假；dashboard质量。
比较DDM vs. Last/First click；记录决策规则。
配置事件延迟和CR异常的变量。
61-90天-预测和运营
添加2nd-dep和VIP段,RG事件审核。
介绍GA4+BI每周创意/来源复古。
记录启动的花花公子，统计阈值，质量检查表。
14）规模前的支票清单
- 单个事件/转换模式和User-ID已启用
- 服务器侧面"deposit_success"，正确的"价值/货币"
- UTM参考和标签自动反驳
- Consent Mode正在运行；排除了内部流量
- 导出BigQuery和ARPU/Payback/Retention店面
- 基本GEO/设备的探索漏斗
- Alerta延误和防冻指示器
GA4不仅仅是"访问计数器"，而是队列经济的框架。通过正确的事件布局、纯UTM标记、服务器支付提交以及导出到BigQuery，您可以看到哪些来源和创意带来了可偿还的队列，漏斗撕裂，以及如何加速Payback。标准化数据,使用Explorations和队列-并将分析转化为操作决策工具。