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如何使用GA4分析流量

Google Analytics 4是一個事件分析系統，可讓您看到用戶的完整路徑：從第一次接觸到存款和重復會話。GA4價值的關鍵是正確的事件和轉換方案，活動標記紀律以及與BI（BigQuery）的捆綁。

1）架構GA4簡而言之

事件模型：每個動作都是帶有「參數」集的「事件」。

用戶上下文是：「user_id」，「device_id」，屬性（語言，貨幣，GEO）。

會話：通過活動（「session_start」參數）自動定義。

存儲：界面中的聚合報告+BigQuery中的原始事件。

沒有基礎，就無法繼續前進：一個時區，貨幣，授權後穩定的「user_id」。

2）活動標記： UTM紀律

所有來源的最低集合：

「utm_source」（頻道/站點），「utm_medium」（流量類型：cpc，aff，social，電子郵件），「utm_campaign」（活動名稱/沖刺），「utm_content」（創意/角度），「utm_term」（關鍵字/受眾）。

規則：

嚴格的符號（寄存器，分隔符）和有效值目錄。
UTM中沒有空格/西裏爾字母-使用拉丁字母和'_'。
對於合作夥伴：在「utm_content」中鏡像「sub_id」或添加單獨的「aff_sub」參數。

3）事件和轉換： 跟蹤什麼

基本的「事件」（標題近似值，保持一致性）：

漏鬥頂部為「page_view」、「session_start」、「view_landing」、「scroll_90」。
註冊/驗證：「sign_up_request」，「kyc_started」，「kyc_approved」。
付款漏鬥：「deposit_initiated」，「deposit_success」（總和/方法），「withdrawal_requested」，「withdrawal_success」。
產品中的貨幣化：「game_view」，「spin」，「bet_placed」，「bonus_claimed」。
質量/保護：「rg_limit_set」（存款/會話限制），「self_exclusion」，「fraud_flag_triggered」。

轉換（標記為轉換）：

「kyc_approved」，「deposit_success」（FTD和重復），隨意稱為「second_deposit」。
可以根據總閾值（例如「deposit_100_plus」）進行單獨的轉換。

強制性參數：

`value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.

4）數據質量設置

User-ID：登錄/註冊後分配；在數據流中啟用User-ID。

Consent Mode v2：正確傳遞同意狀態（審計/重新銷售/分析）。

服務器側標簽：通過服務器滾動關鍵事件（最小-存款）。

內部流量過濾器：不包括辦公室/承包商IP。

貨幣和TZ：報告的一種貨幣，每個項目一個時間段。

5）提供「肉類」的標準GA4報告"

User acquisition vs. Traffic acquisition：區分「第一次接觸」和「所有會話」。

Pages&Screens：看到腳本的「著陸點」和撕裂的地方。

Tech> Device/OS/Browser：發現兼容性問題。

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

收集漏鬥：'view_landing 。

添加切口：source/Creation/Geo/Devays。觀看最大轉彎音高和轉換前時間（轉換音高）。

6.2.Path Exploration

跟蹤不可預見的路徑：哪些屏幕在「deposit_initiated」之前,哪些事件會受到幹擾（例如,在FAQ/terms中離開）。

6.3.Cohort Exploration

根據FTD日期或註冊的隊列。度量標準：Retention, ARPU surrogate（如果Revenue不在GA4中,則通過事件讀取代理）。

6.4.Segment Overlap

觀眾穿越：新vs.返回流量，VIP vs.常規，付費vs.不合格。

7） GA4中的歸屬

數據驅動器（DDM）-默認。對於媒體制作,請在Advertising workspace中與Last click和First click進行比較。

參見Conversion paths：路徑真正開始的地方,哪些通道關閉轉換。

捕捉決策規則：例如,采購是針對DDM的,但投註/投註是考慮到最後的點擊風險。

8）交通質量審核和反欺詐信號

GA4沒有完整的防凍劑，但有有用的指標：

參與率和Average參與時間異常低。
CTR/CR（click→reg）高，但CR（reg→kyc/deposit）接近零。
沒有與頁面的交互（無'scroll_90'、'view_terms'）、夜間爆發/相同的字幕。
地理/語言與付款方法不同。

響應：標記源/sab-ID標記,限制流量,包括服務器防盜和後臺日誌。

9）導出到BigQuery（成熟者必須這樣做）

為什麼：用於隊列ARPU/LTV，還原和高級模型的事件級別數據。

存儲的內容包括：原始的「事件」，UTM/創意詞典，貨幣匯率，費率/付款表。

快速店面：

隊列收入D1/D7/D30/D90來源/創意。
收費：累積的ARPU隊列vs. CPA。
匿名檢測：捕獲「破碎」的後備、延遲和垃圾郵件激增。

10）Responsible營銷和合規性

事件報告中的單獨部分是：「rg_limit_set」，「self_exclusion」，年齡聲明。

過濾器按地區使用嚴格的規則,排除不兼容的通道。

保持和傳遞同意，不要掩蓋垂直。

11）Mini-Dashbord度量（GA4或BI）

獲取：會議，新用戶，費用（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.

技術：OS/Device/Browser錯誤,下載速度。

12）經常出錯以及如何避免出錯

1.沒有User-ID-用戶路徑崩潰。

2.原始事件名稱是20種「deposit」變體。保持字典和圖表。

3.UTM混亂-無法比較通道。輸入命名策略。

4.僅GA4接口-沒有BigQuery，就沒有LTV和正常隊列。

5.Consent Mode忽略-歸因偏差和數據空白。

6.沒有背包-金額/貨幣/時區不匹配，ARPU「浮動」。

7.小樣本解決方案-等待閾值（點擊/註冊）,查看趨勢。

13）30-60-90實施計劃GA4

0-30天-數據庫和衛生

描述事件模式（BRD）：名稱、參數、轉換。

啟用User-ID、Consent Mode、內部流量過濾器。

標記UTM，協調來源/活動/創意手冊。

為「deposit_success」配置事件的副服務器。

收集2個探索：Funnel和Cohort。

31-60天-隊列和歸屬

啟用BigQuery export（每日）。

建立店面：ARPU_D7/D30，薪水，休假；dashboard質量。

比較DDM vs. Last/First click；記錄決策規則。

配置事件延遲和CR異常的變量。

61-90天-預測和運營

添加2nd-dep和VIP段,RG事件審核。

介紹GA4+BI每周創意/來源復古。

記錄啟動的花花公子，統計閾值，質量檢查表。

14）規模前的支票清單

單個事件/轉換模式和User-ID已啟用
服務器側面「deposit_success」，正確的「價值/貨幣」
UTM參考和標簽自動反駁
Consent Mode正在運行；排除了內部流量
導出BigQuery和ARPU/Payback/Retention店面
基本GEO/設備的探索漏鬥
Alerta延誤和防凍指示器

GA4不僅僅是「訪問計數器」，而是隊列經濟的框架。通過正確的事件布局、純UTM標記、服務器支付提交以及導出到BigQuery，您可以看到哪些來源和創意帶來了可償還的隊列，漏鬥撕裂，以及如何加速Payback。標準化數據,使用Explorations和隊列-並將分析轉化為操作決策工具。