# Advanced Google Analytics
###### tags: `證照考試` `Google Academy`

前情提要：

[Google Analytics for Beginners](https://hackmd.io/@YYm-XiLTQgKTRpQCReY7zQ/rJcQdV1bS)

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## 1.1 Google Analytics (分析) 收集資料的方式
### 網站資料收集
網站資料收集作業是從一小段 JavaScript 追蹤程式碼片段開始，在要收集資料的網站中，每個網頁都已放入這段程式碼。
追蹤程式碼的目標在於追蹤每位使用者在網站上的互動情形，這些互動可以是載入網頁這種簡單的動作，或是具體一點的動作，如點擊影片播放按鈕或連結等。

Analytics (分析) 追蹤程式碼會使用要追蹤的網站網域，在報表中將其定義為「網站」。Google Analytics會透過追蹤程式碼，在使用者的瀏覽器中針對該網站及任何相關子網域放置一個Cookie。根據預設，這樣就能輕鬆追蹤單一網站網址網域或子網域的流量。

#### tips:如果在不同網域的網頁上安裝相同的預設追蹤程式碼，Analytics (分析) 會分開計算這些使用者與工作階段。如果您需要橫跨不同網域追蹤使用者，就必須設定跨網域追蹤

### 「匹配」剖析
Analytics追蹤程式碼會配合網站上每一項使用者互動，送出所謂的「匹配」給 Google Analytics。**「匹配」是一組網址字串**，其中含有與使用者實用資訊相關的參數。

字串會針對觸發匹配的使用者，傳送實用資訊給 Analytics。
舉例來說，這些內容可能包括：
* 使用者的瀏覽器所設語言
* 他們正在瀏覽的網頁名稱
* 使用者裝置的螢幕解析度
* 以及 AnalyticsID (用於將匹配連結至正確的 Analytics帳戶)。

匹配所傳送的資訊會依使用者與網站互動的情形與所追蹤的目標而有所不同。匹配也會納入其他資訊，例如隨機產生的使用者 ID。Google Analytics會利用這項資訊**區分新使用者和回訪者**。

### 最常見的匹配類型有三種：
* 「**瀏覽量**」匹配：會在使用者載入帶有追蹤程式碼的網頁時觸發。這是最常傳送給 Analytics的匹配類型。每次有使用者開啟帶有追蹤程式碼的網頁時，系統就會傳送一個新的瀏覽量匹配。
* 「**事件**」匹配：能追蹤使用者與網站上特定元素每一次的互動。例如，可以追蹤使用者是否點選了影片播放按鈕、特定網址，或是產品輪轉介面。
* 事件匹配會在網址中傳送四個資料參數：**事件動作、類別、標籤和值**。可以利用這些資料，在網站的專屬報表中將互動分門別類。
* 和「**交易**」匹配： (又稱為「電子商務」匹配) 會傳送與電子商務購買相關的資料給 Analytics，例如售出的產品、交易 ID，以及「庫存計量單位」(或稱 SKU)。

#### 如果您已在 Google Analytics內設定加強型電子商務，則還能傳送額外電子商務資料，例如產品類別、商品是否曾加入購物車或從中移除，以及使用者在網站上查看某項產品的次數。

(還有一些其他類型的匹配，像是「社交匹配」，可以傳送「喜歡」、「分享」或「Twitter 訊息」等資料；而「網頁操作時間匹配」可讓您記錄網頁操作時間)

除了匹配中傳送的部分資訊，例如語言和網頁標題，Google Analytics還會利用其他來源 (例如 **IP 位址**、**伺服器記錄檔**和其他**廣告放送資料**) 擴展該資料內容。
以下列舉幾項 Analytics (分析) 能利用這些額外資訊瞭解的事項：
* 使用者位置資訊；
* 使用者瀏覽器、作業系統和服務供應商等詳細資料；
* 使用者年齡和性別；
* 將使用者引導至網站的來源/媒介。

這些內容會轉為**維度**，用來製作 Google Analytics中的報表。
維度只是分類指標資料的方法，例如針對特定「國家/地區」或「裝置類型」的所有指標進行分類。

匹配傳送到 Google Analytics後會與其他資料整合後，然後所有這些資訊就會交給 Analytic伺服器處理。

[Google代碼管理工具](https://marketingplatform.google.com/about/tag-manager/?hl=zh_TW)

[如何利用網域和目錄追蹤網站](https://support.google.com/analytics/answer/6205202?hl=zh-Hant)

## 1.2 依據使用者和工作階段分類

Google Analytics處理資料的前幾個步驟：
1. Analytics (分析) 會判斷使用者是新訪客還是回訪者。
1. 系統會將匹配按工作階段 (也就是指使用者與網站互動的期間) 分類。
1. 系統會將追蹤程式碼的資料與其他來源的資料相結合。

### 1.新訪客與回訪者
首先，Google Analytics會先區分新訪客和回訪者。當使用者到達含有追蹤程式碼的網頁時，Google Analytics隨機產生一組**唯一識別碼**，並為這組識別碼與使用者瀏覽器 Cookie 建立關聯。對 Analytics來說，每組唯一識別碼都是一位**不重複使用者**。只要偵測到新的識別碼，Analytics就會計為一位「新使用者」，然後隨匹配傳送這筆資料；如果 Analytics偵測到現有識別碼，則會隨匹配傳送「回訪者」這個值。

由於 Analytics是利用瀏覽器 Cookie 來判斷特定工作階段的不重複使用者，因此只要使用者清除 Cookie，或者在網路瀏覽器中封鎖 Cookie，這項資訊就會遺失。如果使用者清除了瀏覽器 Cookie，Google Analytics會在下次瀏覽器載入受追蹤的網頁時，再設定一組新的唯一識別碼，Analytics就會將該使用者視為「新訪客」而非「回訪者」。

Google Analytics (分析) 可以**跨多個工作階段辨識使用者**，不過這些工作階段必須**來自同一部裝置上的同一個瀏覽器**。根據預設，Analytics無法辨別透過其他裝置瀏覽您網站的使用者，且會將**每個裝置視為不重複的使用者**來計算。如果想要**跨裝置追蹤使用者，就需要啟用「User ID」功能**。

### 2.定義工作階段
為了瞭解使用者與網站互動的程度，Google Analytics會根據使用者匹配產生的時間將這些匹配分類，而用來衡量這些期間的 Analytics指標就稱為「**工作階段**」。

網站上的**工作階段**是從使用者前往某個含有 Google Analytics追蹤程式碼的網頁，並**產生「瀏覽量」匹配開始算起**。如果在 30 分鐘後沒有記錄到任何其他匹配，該工作階段即告結束；如果使用者在工作階段結束後回到該網頁，則會開始新的工作階段。

以下舉例子說明匹配如何按工作階段分類:

ex1：假設使用者在造訪 Google Merchandise Store 首頁後，沒有任何點擊行為就直接離開網站，Google Analytics便會將他記錄為在一個工作階段中有一筆「瀏覽量」匹配。

ex2：使用者到達 Google Merchandise Store 首頁，因此這個工作階段首先有一筆瀏覽量匹配。接著，他在已啟用事件追蹤功能的影片上點選播放按鈕，觸發了「事件」匹配。那麼，Google Analytics就會將他記錄為在一個工作階段中有兩筆匹配，一筆是首頁的「瀏覽量」匹配，另一筆則是點擊播放按鈕的「事件」匹配。

ex3：使用者光顧商店並到達首頁後，立即在瀏覽器中開啟一個新分頁來瀏覽其他網站，並停留超過 30 分鐘。之後，他回到 Google Merchandise Store 網站所在的分頁，並點選影片播放按鈕。那麼，Google Analytics就會將他記錄為有兩個不同的工作階段。

#### 第一個工作階段會包含一筆「瀏覽量」匹配，第二個工作階段則會包含一筆「事件」匹配，因為第一個工作階段在使用者瀏覽第二個分頁時就已逾時。
#### 工作階段閒置三十分鐘就視為逾時，但也可以配合自家網站的使用者行為來調整配置中的這項設定。

### 3.整合 Google Analytics和其他來源的資料
在資料處理的第三個步驟，Google Analytics會將追蹤程式碼收集到的資料與其他指定來源的資料相結合。
兩種加入外部系統資料的方式：
* 使用 Measurement Protocol
* 連結其他 Google 帳戶。

**Measurement Protocol** 可**透過任何連上網路的裝置** (如銷售點系統或資訊站)，將資料傳送至 Google Analytics。有別於追蹤程式碼會自動傳送匹配，如果想透過 Measurement Protocol 收集 Google 外部系統的資料，就必須在網址字串中手動傳送資料收集匹配。

Measurement Protocol 會使用自訂的追蹤 ID 來決定如何建構匹配，以及如何將匹配傳送到指定的 Google Analytics帳戶。
[Measurement Protocol 資料收集](https://support.google.com/analytics/answer/6083675?hl=zh-Hant)

Google Analytics也可以連結其他 Google 行銷工具 (如 Google Ads、AdSense 或 Google Search Console) 的資料。
[將 Google Analytics連結至 Google Ads](https://support.google.com/analytics/answer/1033961?hl=zh-Hant)

連結之後，就可以在 Analytics帳戶中查看 Google Ads 點擊次數、曝光次數和費用資料等資訊。

## 1.3 使用設定規則轉換資料

可以設定資料配置規則來決定資料的處理方式，包括**導入資料篩選器**、**目標**、**資料分類**、「**自訂維度**」、「**自訂指標**」和**匯入資料**等功能，能更妥善地定義和分析報表資料。

### 資料篩選器
如我們在「Google Analytics的基礎知識」課程中所述，您可以在資料處理期間對資料檢視設定篩選器，藉此排除特定資料、只納入特定資料，或是修改資料。就能在報表中顯示符合業務需求的資料。基本上，篩選器就是 Google Analytics在處理資料時會套用的「規則」。如果「篩選器類型」的值為 true，Google Analytics就會對資料套用該篩選器；如果是 false，則不會套用。

適合套用篩選器的情形有兩種:
* 需要轉換資料檢視中顯示的資料，舉例來說，在某個國家/地區專屬報表的資料檢視中，您可能會希望只有該國家/地區的資料。
* 需要將內部員工流量從客戶資料的報表資料檢視中排除。

#### 您選擇導入的篩選器將取決於您指定的衡量目標，因此在設定篩選器之前，請務必先規劃好要收集哪些資料。

### 目標
Google Analytics (分析) 目標類型共有四種：

* 「目的地」(或稱「瀏覽量」) 目標是以使用者查看網站的特定頁面來計算。
* 「事件」目標是以定義為事件的動作獲得觸發來計算。

以上兩種是最常見的目標類型，不過也可以設定其他目標來衡量使用者參與度：
* 「持續時間」目標是以超過一定時間的工作階段來計算。
* 「單次工作階段頁數/畫面數」目標是以使用者在一個工作階段中是否查看了一定數量的網頁來計算。

**每個設定目標在每個工作階段中的轉換只會計算一次。**
所以說，如果將「下載 PDF」這個事件定義為目標，就算使用者在同一個工作階段中下載五次 PDF，也只算是一次轉換。

在處理資料期間，Analytics會偵測目標的匹配資料，計算出目標達成數、目標價值 (假設有指定) 和目標轉換率，並將這些數據納入報表當中。

請注意，在 Google Analytics中，系統會將**轉換**和「**電子商務交易**」歸功於**最後一個帶來使用者的廣告活動**、**搜尋字詞或廣告**。

### 管道和內容分類
除了使用 Google Analytics標準報表，可以用其他方式來整理所收集到的資料。
* 「管道分類」可讓您按自訂管道將資料分類
* 「內容分類」則可讓您根據網站的架構來匯總報表指標。

### 自訂維度和指標
可以在 Analytics中自行建立維度和指標，又稱「自訂維度」和「自訂指標」。
「自訂維度」可讓您定義一組與自家業務相關的指標資料，並在不同報表中做為維度套用。
* 「自訂維度」可做為標準報表中的次要維度、「自訂報表」中的主要維度，或是區隔。
* 對於任何無法使用 Google Analytics預先定義指標來衡量的標準維度或「自訂維度」，都可以收集相關的「自訂指標」。

可以自行上傳資料到 Google Analytics，包括匹配資料、儲存在「自訂維度」或「自訂指標」中的延伸資料，以及可總結所有上傳指標的「摘要」資料。

[自訂維度和指標](https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=zh-Hant)
### 資料匯入
「資料匯入」可結合離線資料與 Analytics從網站上收集到的匹配資料。就可以納入自己獨立收集的業務相關資料，為報表提供更豐富的背景和深入分析資料。

#### 在系統處理資料之前，必須先設定資料配置規則，資料處理完畢後，就無法回套先前的配置設定。

## 1.4 儲存資料並產生報表

將配置設定套用到資料後，Google Analytics便會將資料轉換成維度，並計算與這些維度相關的指標，再把每項維度儲存在各自的匯總資料庫表格中，以便快速擷取。

Google Analytics會在收集到地區、裝置類型和瀏覽器類型等資料後，會將其轉換成維度做為報表的構成元素。

每份 Google Analytics報表都代表一個維度，以及該維度值的對應指標。您可以看到大部分的 Analytics報表都是以列來代表維度，並以欄來代表相關指標資料。

設定「目標」或「加強型電子商務」等配置時，系統也會納入這些指標。

Analytics計算的指標會透過兩種方式按不同維度分組:
* 綜合計算 (如工作階段、使用者或瀏覽量總計)
* 特定維度 (如各國家/地區的「工作階段」或「新使用者」)
這些數據是採用 Google Analytics在資料處理期間所計算出來的結果，收集到的資料在這段期間則會按使用者和工作階段分類。

主要指標的計算方式：

* Analytics將一筆瀏覽量匹配的時間戳記從下一筆瀏覽量匹配的時間戳記中扣除，即可算出「**網頁停留時間**」。
* 「**單次工作階段頁數**」就是指使用者在工作階段中產生的不重複瀏覽量平均匹配數。
* 「**平均工作階段持續時間**」是指使用者在離開網站或工作階段逾時前，從第一筆匹配到最後一筆匹配產生所花費的平均時間。
* 系統計算「**跳出率**」時，會以與網站進行一次互動後沒有第二次互動，導致無法計算工階段持續時間和網頁停留時間的使用者做為依據。

此系統會為跳出造訪的瀏覽指派一個工作階段持續時間，而網頁停留時間則為零。

Analytics在資料處理期間建立維度和指標時，必須先判斷這些維度和指標的範圍，這樣才能知道可套用到多大廣度的資料。

有些維度可能會將單一匹配的資料分類，有些則可能會套用到整個工作階段或個別使用者的資料。

維度和指標的範圍可能是以下三個之一：

* **匹配層級**
* **工作階段層級**
* **使用者層級**

處理資料時，Analytics會先決定要對每個維度套用哪個範圍，而只有**同一個範圍內的指標和維度能夠配對**。

[維度和指標總覽](https://support.google.com/analytics/answer/1033861?hl=zh-Hant)

*(舉例來說，將「匹配層級」維度 (如「網頁標題」) 和「工作階段層級」指標 (如「工作階段總數」) 配對就是不恰當的做法，因為「網頁標題」會隨著每次匹配而改變，而「工作階段」計數就只有在每個工作階段完成後才會更新。)*

#### Google Analytics確定維度和相關指標後，便會為帳戶連結這項未篩選的原始資料與唯一資源 ID。

每建立一項報表資料檢視，系統就會將已套用篩選器和配置設定的資料加進「匯總」資料表格 (每天處理一次)。

還是可以透過**次要維度**等功能或建立自訂報表的方式，在 Analytics中產生其他自訂報表。
Analytics會檢查報表是否有內含正確資料的匯總表格；如果沒有，Analytics就會返回原始工作階段資料，重新處理並建立報表。

資料因為過於龐大而無法結合， Analytics就不會計算收集到的所有資料，而會在傳回的報表中顯示取樣資料。

工作階段取樣是在資源層級而不是資源檢視層級進行。系統會在資源層級決定取樣資料，然後才套用資料檢視層級篩選器。經過篩選的資料檢視在取樣計算時所包含的工作階段可能會更少。對於 Analytics360 客戶，取樣是在資料檢視層級進行，因此**資料檢視篩選器不會影響樣本大小**。

#### 收集到的資料處理完畢後就無法再變更!舉例來說，如果設定篩選器排除某項資料檢視中的資料，這些資料在處理期間將會永久從報表的該項資料檢視中移除，因此無法復原。

## 1.5 Google Merchandise Store 評估計劃

### 業務目標：銷售推廣 Google 品牌的商品
您可將 Google Merchandise Store 視為中小規模的一般電子商務商家。這項評估計劃的首要目標與商店的主要目標相同，亦即銷售推廣 Google 的品牌商品。

### 策略：建立線上廣告活動，引導客戶前往 Google 商店網站購買 Google 品牌商品
為達成這項目標，Google Merchandise Store 制定了廣告計劃策略，吸引客戶購買 Google 品牌商品。
### 主要成效指標 (指標)
根據主要成效指標(KPI)來評估策略的成效。在 Google Analytics中，Google 商店會使用這些指標來評估成效。

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### 策略A：提高 Android 品牌商品參照連結網址流量
為評估廣告活動成效，Google 商店會採用各種不同的策略。由於 Android 正在推行大型品牌行銷活動，因此其中一項策略便是提高 Android 品牌商品網頁的參照連結網址流量。
* **主要成效指標：提高 Android 品牌商品參照連結網址流量**
透過評估自家網站的參照連結網址流量增幅，Google 商店可瞭解他們是否提升了 Android 品牌商品的知名度。
* **主要成效指標：提高瀏覽 Android 品牌商品網頁的新使用者人數**
透過評估自家網站的新訪客人數增幅，Google 商店可瞭解他們是否提升了 Android 品牌商品的知名度。
* **主要成效指標：提高 Android 品牌商品瀏覽量**
透過評估 Android 品牌商品網頁的瀏覽量增幅，Google 商店可瞭解他們是否提升了品牌知名度。

### 策略B：提高Android 品牌商品的收益
Google Merchandise Store 也想根據 Android 品牌產品的銷售量來判斷廣告活動成效，因此制定了其他策略來提升 Android 品牌商品的收益。

* **主要成效指標：提升轉換率**
透過評估自家網站上的轉換率增幅，Google 商店可瞭解他們是否透過 Android 品牌商品創造了更多收益。
* **主要成效指標：提高總交易量**
透過評估自家網站上的 Android 品牌總交易量增幅，Google 商店可瞭解他們是否透過 Android 品牌商品創造了更多收益。
* **主要成效指標：提高商品總收益**
自家網站上的 Android 品牌商品總收益增幅能反映收益提升策略的成效，因此 Google 商店也將這項指標列入評估。

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### 區隔 (維度)
運用不同的區隔查看主要成效指標，可獲得商家的**深入分析**資料，例如哪些流量來源帶來了參照連結網址流量，或是提升了網站上的轉換率。Google Merchandise Store 將使用「**客層**」、「**流量來源**」、「**裝置類型**」和「**使用者類別**」等區隔來查看主要成效指標。

* **區隔：客層**
Google Merchandise Store 可透過「客層」區隔瞭解瀏覽 Android 品牌商品網頁及購買商品的客群。
* **區隔：流量來源**
「流量來源」區隔能協助 Google 商店瞭解使用者來源。
* **區隔：裝置類型**
透過「裝置類型」區隔，Google 商店可針對不同的裝置進行網站最佳化。
* **區隔：使用者類別**
「使用者類別」區隔能讓 Google Merchandise Store 瞭解，流量和購買量中 Google 員工和外部客戶分別所佔的比例。

## 評量1解答
1. 如果您在不同網域的多個網頁上加入預設 Google Analytics (分析) 追蹤程式碼，Analytics (分析) 會分開計算這些使用者和工作階段?
**是**
1. 在 Google Analytics (分析) 中，會傳送報表用資料參數的網址稱為什麼？
**匹配**
1. Google Analytics (分析) 追蹤程式碼何時會將瀏覽量匹配傳送至 Analytics (分析)？
**每次使用者載入網頁時**
1. Google Analytics (分析) 追蹤程式碼何時會將事件匹配傳送給 Analytics (分析)？
**每次使用者採取設有事件追蹤的動作時**
1. Google Analytics (分析) 會使用什麼來區分新使用者與回訪者？
**瀏覽器 Cookie
隨機指定的專屬識別碼**
1. 使用者清除瀏覽器中的 Analytics (分析) Cookie 會怎麼樣？
**Analytics (分析) 無法將使用者行為資料連結至追蹤程式碼所收集的過往資料
Analytics (分析) 會在下次瀏覽器載入已追蹤網頁時，設定新的唯一識別碼和瀏覽器 Cookie**
1. 根據預設，Google Analytics (分析) 可以辨識得出透過不同瀏覽器和裝置執行了多個工作階段後回訪的使用者?
**否**
1. 根據預設，Google Analytics (分析) 中的工作階段會在幾分鐘後逾時？
**30分鐘**
1. 如要從已連上網路的裝置 (例如銷售點系統) 傳送資料給 Google Analytics (分析)，您必須使用下列哪種功能？
**Measurement Protocol**
1. 如果將播放影片定義為事件目標，當影片在一個工作階段中播放三次時，Google Analytics (分析) 會記錄幾次目標轉換？
1次
1. 下列何者是 Google Analytics (分析) 中的目標類型？
**實際連結
單次工作階段頁數/畫面數
時間長度**
1. 如果您使用篩選器將某項資料排除在資料檢視之外，該資料可在三十天內復原。
**否**
1. 以下哪一個範圍可用於維度和指標？
**匹配層級、工作階段層級或使用者層級範圍**
1. 研擬評估計劃時的步驟依序為何？
**業務目標 > 關鍵動作 > 主要成效指標**
1. 評估計劃中的大型轉換是什麼？
**使用者在網站上進行、可達成所列業務目標的主要動作**

## 2.1 管理多個帳戶或資源
對許多公司來說，Google Analytics帳戶算是相對簡單；他們可以建立一個機構組織 (選擇性)、一個帳戶，以及一項與該帳戶相關聯的資源。每項資源最好至少設定「原始資料」、「測試」及「主要資料」這三項資料檢視。


### 帳戶
視目標和業務複雜度而定，可能會需要多個機構組織、帳戶或資源，以及更多的資料檢視。舉例來說，如果您是同時管理多間公司行銷業務的代理商，就可以為每間公司設定不同的機構組織，且每個機構組織底下都有各自的 Google Analytics帳戶。

在 Google Analytics中建立帳戶時，系統會指派一個唯一識別碼給帳戶，而您可以在 Analytics追蹤程式碼中看到這個識別碼。
藉由這樣的方式，追蹤程式碼就知道要將匹配資料傳送到正確的 Analytics帳戶。即使是有多個 Analytics機構組織或帳戶，不需要分別登入，只要使用帳戶選取工具選擇任何一個機構組織或帳戶就行了。也可以在「管理」部分中，選取屬於您目前機構組織的帳戶。

### 資源
為了更準確地反映出商家結構，可以在每個 Analytics帳戶下設定多項資源。

舉例來說，Google Merchandise Store 可能會想在個別資源中查看網站和行動應用程式的資料，以便將每個資料集獨立開來分析。此時，我們會建議設定不同的資源來追蹤每間公司的網站、行動應用程式或其他裝置。


如果有兩個網址或子網域不同的相關網站要放在同一個資源中追蹤，則可設定所謂的「**跨網域**」追蹤。跨網域追蹤可以辨識出下列情形：使用者在同一個工作階段中切換瀏覽多個相關網站；這個功能又稱為「網站連結」。如要設定跨網域追蹤，您必須在每個待追蹤網站的每個網頁中修改 Analytics追蹤程式碼。有了 Google 代碼管理工具，更新程式碼就更加輕鬆。

Google Analytics360 客戶還有一種方式可以匯總不同網域的資料。只要利用「**綜覽報表**」功能，就能自動**將多個資源的資料匯總到一個新的合併資源**中。

舉例來說，假設 Google Merchandise Store 想用一個資源來追蹤網站，並用另一個資源來追蹤行動應用程式，那麼他們還可建立第三個資源來彙整網站和應用程式的資料，以便共同分析。這樣一來，Analytics360 使用者就能選擇合併不同資源的資料。

請注意，累**計資源無法納入**您匯入或連結自其他帳戶 (如 Google Ads) 的資料。如要在累計資源中納入連結自來源資源的資料，您就必須重新連結累計資源與已連結的帳戶。

此外，如果系統在不同的來源資源中發現 Client ID 相同的使用者，通常就會合併他們的工作階段資料，反之則會維持工作階段資料各自獨立的狀態。

就像帳戶一樣，資源也有附加到 AnalyticsID 的專屬資源 ID，這個資源 ID 可讓Analytics 得知要將哪些匹配連結到資源。

### 使用者權限
如果使用 Analytics管理多個網站，請留意以下幾點:
* 每個 Analytics (分析) 帳戶可建立的資源
* 每項資源可建立的資料檢視數目，都有上限

舉例來說，假設管理的網站有多個根據不同業務部門而設的子目錄，那麼就可以使用篩選器為每個部門建立各自的資料檢視，再將個別資料檢視的存取權授予個別部門的成員。

*如要前往各種資料檢視，請使用「管理」部分的「資料檢視」選取工具選單。*

*Google Merchandise Store 是一間中型電子商務企業，目前設有一個帳戶、一個資源和三項資料檢視，以便用於原始資料、測試和實際執行。*

## 2.2 在資料檢視中設定進階篩選器
篩選器可調整資料，使其在報表中更**易於閱讀**。舉例來說，可以使用篩選器追蹤某個網站目錄中的活動，或是在不同的資料檢視中追蹤網站的不同子網域。
我們提供「預先定義」和「自訂」這兩種篩選器。

### 預先定義的篩選器
預先定義的篩選器已經內建在 Google Analytics中，只需選取要使用的篩選器即可。這些篩選器可依據來自網際網路服務供應商 (ISP) 網域、IP 位址、子目錄或主機名稱的流量來納入或排除資料，並指定篩選器要如何比對這些資訊。

### 自訂篩選器
自訂篩選器可納入或排除資料收集期間所產生的匹配、將資料格式設為小寫或大寫，以及搜尋/取代匹配中收集到的資料。為此，自訂篩選器會比對您指定的某個篩選器文字模式。

#### 「包含」篩選器
舉例來說，假設要將業務拓展到行動裝置上。那麼，您就可以在「裝置類別」資料檢視中自訂一個「只包含」篩選器，並指定「行動裝置」的值。這個篩選器會觀察指定的條件，將其與 Google Analytics為該資料檢視收集到的所有相關匹配進行比對。如果篩選器與條件不符，就不會套用到這些資料。

如果希望資料檢視只列出某個廣告活動的資料，就可以自訂一個篩選器，只納入帶有指定廣告活動名稱或類型參數的廣告活動資料。
透過資料檢視權限，可將這些廣告活動資料提供給指定的合作夥伴。

#### 「排除」篩選器
如果想排除「付費搜尋」(亦即單次點擊出價) 流量等資料，可以自訂一個「排除」篩選器，將某項資料檢視中的付費流量全部排除。

#### 「小寫」和「大寫」篩選器
此外，您也可以使用篩選器將報表資料標準化，以便於使用。Google Analytics (分析) 資料沒有大小寫之分，因此「所有網頁」報表中的網頁可能會重複出現相同的網址。

如要快速合併只有大小寫不同的多個資料列，可以使用「小寫」或「大寫」篩選器。這些篩選器可強制將大小寫全部設為小寫或大寫，能避免出現重複的資料。

**這種做法可以合併網頁報表，讓報表資料看起來更簡潔一些。**

#### 進階篩選器
除了「包含」、「排除」和「小寫」篩選器以外，Google Analytics還提供其他進階篩選器，透過「規則運算式」以更複雜的方式移除、取代及合併篩選器欄位。規則運算式 (英文簡稱「reg ex」) 是為了觸發某個動作而用來辨別相符文字的字元。篩選器中的基本規則運算式可以單純是一個字詞，也可以是更加複雜的字元組合。

[規則運算式](https://support.google.com/analytics/topic/1034375?hl=zh-Hant)

假設 Google Merchandise Store 想設定資料檢視並加入篩選器，以便查看使用者在網站上搜尋 Android 玩偶時使用的所有關鍵字。由於使用者可能會使用「Android 絨毛玩偶」或「Android 填充玩偶」等衍生詞進行搜尋，因此我們可以建立規則運算式來找出所有這類衍生詞。
我們可以加入進階篩選器，使用規則運算式來辨識所有內含「android」及「玩偶」字眼的網站搜尋字詞。

舉例來說，如果是在網站網址中傳送技術查詢參數，有可能會遇到同一個網頁有不同網址的情況。
由於網址不同，這個網頁在報表中就會重複顯示。既然這些網址代表同一個網頁，建議濾除含有查詢參數的網址，這樣該網頁就不會重複出現在報表中。

可以加入規則運算式，辨識網址在查詢參數前的主要部分，並將其加進變數來覆寫整個網址。

對於需要從多個網域收集資料的商家來說，在 Google Analytics中可能會難以辨別網頁名稱。在「所有網頁」報表中，「**googlestoreamerica/index.axd**」和「**googlestoreeurope/index.axd**」都會顯示為「**index.axd**」。

請注意，篩選器就和其他配置設定一樣，**只能套用到日後的資料，無法溯及既往**。篩選器是從您建立完成當下生效，且最多可能需要 24 小時才能套用到您的資料。

此外別忘了，篩選器的**套用順序**十分重要。每個篩選器會將篩選過的資料依序傳送給下一個篩選器，因此請審慎安排篩選器的套用順序。

#### 如要調整篩選器順序，請前往「管理」部分並選取 [篩選器]，再選取 [指派篩選器順序] 即可。

雖然可以跨多項資料檢視套用篩選器，如果修改了篩選器，已套用這個篩選器的**所有資料檢視都會受到影響**。

設定好配置後，Google Analytics處理資料時就會根據篩選器來檢查每筆匹配。如有匹配與篩選器指定的邏輯相符，系統就會套用這個篩選器。

別忘了先在「測試」資料檢視中測試篩選器，再套用到主要資料檢視。此外，請務必在即時報表中測試篩選器，確保它們運作正常，因為所有資料可能需要幾個小時才能篩選完成。

## 2.3 如何設定自訂維度

自訂維度和預設維度類似，差別在於可以自行定義其內容和值。如此一來就能以專為您業務量身打造的方式收集資料，並利用所收集的 Google Analytics資料，針對使用者特徵或行為製作報表。

自訂維度的資料收集係透過網頁中導入的 JavaScript 追蹤程式碼，每當使用者造訪該網頁或完成特定動作，自訂維度就會擷取該項資料，並將資料附加於現有匹配做為額外參數來傳送；這樣就能在報表中使用這些自訂維度。

舉例來說，Google Merchandise Store 可以使用自訂維度來記錄使用者是零售客戶還是 Google 員工。因為 Google Merchandise Store 設定了特別的網址供員工點擊，如此便可將其識別為內部使用者並套用員工折扣。

### 設定
如要設定自訂維度，請前往「管理」。選取要套用維度的資源，依序點選 [自訂定義] 與 [自訂維度]，然後按一下 [新增自訂維度]。

首先必須為自訂維度命名，並定義其範圍。別忘了維度的範圍可以是「**匹配**」、「**產品**」、「**工作階段**」或「**使用者**」，視想要分類指標資料的範圍廣度而定。


舉例來說，如果想讓維度納入使用者每次造訪特定網頁或完成單一動作的資料，就必須將範圍設為**匹配層級**。如果希望維度將與特定產品相關的資料分組，就必須將範圍設為產品層級。如果維度的用途是整理單一工作階段期間的資料，可以將範圍設為「工作階段」層級；若是用於整理特定使用者的資料，則設為「使用者」層級。

就像標準維度和指標一樣，**自訂維度和指標只能與相似範圍的維度或指標相比對**。Google Merchandise Store 想要追蹤確認使用者是否為員工，因此自訂維度的範圍就應設為「使用者」。

勾選預設核取方塊即可啟用維度，而隨時取消勾選此核取方塊就可以停用自訂維度。所有已收集和處理的自訂維度資料都會顯示在報表中，但維度一經停用，就不會收集任何資料。若要儲存自訂維度，請按一下 [建立]。

初次建立自訂維度時，系統會往另一畫面，畫面中顯示應加入網站的 JavaScript。

接著系統會引導至總覽畫面，可以在此查看所有為該資源設定的自訂維度。
和「目標」類似，Google Analytics會為您建立的每個自訂維度指定一個索引 (或版位號碼)。索引號碼是系統根據建立維度的順序所指派，您無法自行決定。

自訂維度設定完成後，須將先前在 Analytics中複製的 JavaScript 追蹤程式碼導入網站程式碼，以收集自訂資料。

Google Merchandise Store 會使用 JavaScript 來追蹤員工是否來自員工折扣連結。如果是，程式碼就會將員工的值傳到該網頁的自訂維度追蹤程式碼；如果使用者造訪網站時並非透過員工連結，程式碼就會將零售客戶的值傳到自訂維度中。

自訂維度追蹤程式碼於是會從 JavaScript 程式碼中找出這些值，並在使用者造訪網頁時初次觸發的瀏覽量匹配中加入此維度資料。
* 「dimension1」是指於 Analytics中建立的自訂維度索引號碼
* 「userStatus」變數則是 Google Merchandise Store 的自訂 JavaScript 程式碼傳給自訂維度以便用於報表中的內容。

自訂 JavaScript 收集使用者是否來自折扣網址連結的相關資料時，會填入該索引以及含使用者狀態的值變數。

匹配傳送至 Google Analytics後，Analytics 會將資料整理匯入要在報表中使用的自訂維度中，以比較客戶和員工的行為。

### 在報表中使用自訂維度
自訂維度可以在**標準報表中做為次要維度**，也**可以在「自訂報表」中做為主要維度** 。

*舉例來說，如果 Google Merchandise Store 想瞭解哪些產品在員工和零售客戶中最受歡迎，我們可以開啟「電子商務」中「轉換」下的「產品業績」報表，然後加入先前設定為「使用者類別」的次要維度。*

**無法將自訂維度套用至先前所收集的資料**。
**必須先建立自訂維度**，並在處理期間將其套用至資料，才能在報表中使用。
目前，標準 Google Analytics使用者最多可以建立20個自訂維度，而 Analytics360 的客戶最多可以建立200個。

[自訂維度和指標](https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=zh-Hant)

## 2.4 如何設定自訂指標

[建立及修改自訂維度和指標](https://support.google.com/analytics/answer/2709829?hl=zh-Hant)

使用自訂指標，可在 Google Analytics中收集與業務相關的指標，例如某個網頁載入的廣告數量、網頁載入時耗用的頻寬，或是每個行銷管道所帶來的品牌瀏覽量總數。

收集自訂指標資料的方式和自訂維度類似，都是使用在網頁中導入的 JavaScript。如有使用者造訪該網頁或採取指定動作，自訂指標就會附加在匹配上，以額外參數形式送出。

舉例來說，假設 Google Merchandise Store 正積極促銷 Android 品牌商品，且想知道有哪些行銷管道對 Android 商品的瀏覽量有貢獻。此時，他們便可在 Android 商品頁面中加入追蹤程式碼，在每次出現瀏覽量匹配時觸發，並在 Google Analytics中提高自訂指標值。

*如要設定自訂指標，請前往「管理」部分，並選取要套用指標的「資源」。接著，依序按一下 [自訂定義] 和 [自訂指標]，再按一下 [新增自訂指標]。*
*必須先為自訂指標命名，再定義範圍，範圍則取決於該項指標資料的產生方式。有別於維度，自訂指標的範圍只能是「匹配」或「產品」。*


* 如果選取「匹配」，那麼每次追蹤程式碼傳送一筆匹配時，自訂指標的值就會增加，而在 Google Analytics中看到的就是加總後的數據。
* 如果選取「產品」，無論分配給產品的費用是多少，自訂指標的值都會增加。由於我們希望系統在每次 Android 商品頁面出現瀏覽量匹配時，就傳送一次自訂指標，因此選用「匹配」。

接下來需要指定自訂指標的格式。您可以選取基本的**整數、小數值或時間值**。由於我們想要加總瀏覽量，因此每次出現匹配時便可傳送基本整數「1」。這樣一來，每次只要瀏覽量匹配觸發時，Google Analytics中的自訂指標就會加「1」。

此外，也可以指定最小值和最大值，藉此決定 Analytics是否要處理這項指標並加進報表。這有助於避免系統意外收集到過大或過小的值，而導致報表受到影響。由於不希望範圍超過，因此可以將最小值設為 0，最大值則設為 2。

可啟用指標的預設核取方塊，只要取消勾選這個方塊，隨時都可停用自訂指標。
所有已收集和處理的自訂指標資料都會出現在報表中，但一旦停用指標，系統就不會再收集任何相關資料。如要儲存自訂指標，請按一下 [建立]。

在初次儲存自訂指標時，系統會帶往一個畫面，當中含有可供在網站上加入的 JavaScript。請複製這段程式碼，然後貼到希望收到自訂指標的每個網頁中，再按一下 [完成]。

系統會帶往總覽畫面，查看所有為該資源設定的自訂指標。請注意，就像「目標」和「自訂維度」一樣，Google Analytics會為建立的每個自訂指標指派一個索引 (或版位號碼)，索引號碼則是系統根據建立指標的順序來指派，無法由自行指派。

設定完自訂指標後，您必須在網站中加入從 Analytics複製而來的 JavaScript 追蹤程式碼，以便收集含有該筆匹配的資料。就像自訂維度一樣，每個自訂指標都會以索引-值組合的參數形式顯示。「索引」是在 Analytics中為自訂指標建立的索引號碼，值則是附加於該筆匹配的指標。

當使用者採取造訪 Android 品牌商品頁面等動作時，程式碼就會傳送一次匹配，並在 Analytics中根據該自訂指標的索引來提高指標值。

規劃自訂指標時，想一想該如何在報表中顯示這些指標。您可以在每次網頁上出現匹配時傳送包含特定值的自訂指標，也可以手動為個別匹配指定不同的值。

如果要搭配工作階段層級維度 (如來源/媒介) 使用自訂指標，請想一想究竟有哪些匹配會讓自訂指標的值提高。若只希望自訂指標的值在每出現一個工作階段時提高一次，建議據此設定資料收集行為。

請注意，就跟自訂維度一樣，您**無法將自訂指標套用至先前收集到的資料**。

## 2.5 使用事件追蹤瞭解使用者行為

如果想瞭解使用者與自家網站的互動狀況，以及他們是否完成您希望的動作，那麼**事件追蹤**便是絕佳的工具。

舉例來說，Google Merchandise Store 可以追蹤全域導覽列的點擊，進一步瞭解使用者瀏覽網站的方式。

若要從網站收集「事件」資料，必須在想要追蹤的網站上將 JavaScript 加入個別元素中。

必須為每個想追蹤的元素或狀態分別設定事件追蹤。
舉例來說，如果要追蹤影片同時播放和暫停的事件，就必須為按鈕的播放和暫停狀態分別設定事件追蹤。

當使用者在設有事件追蹤的元素上完成某項動作時，事件追蹤程式碼就會傳送四個參數以及事件匹配。這些參數是：**「類別」、「動作」、「標籤」和「值」**。

您可以在 JavaScript 中定義這些參數，以便整理事件報表中的資料。

* 「**類別**」可將追蹤的事件分為不同群組；在網站上，這個項目可能是「影片」或「社交分享」。
* 「**動作**」是使用者啟動事件時採取的動作；如果想在使用者按下影片播放按鈕時追蹤，就可以設定一個名為「影片」且相關動作為「播放」的類別。
* 「**標籤**」是一項選用值，用來詳細描述要追蹤的元素，例如影片名稱；這個參數可讓事件報表更清楚易懂。
* 「**值**」是一項選用的數值，像是載入影片所需的時間，或是特定事件動作的價值；可以使用「值」來指派特定動作發生時的特定金額。

為類別、動作和標籤命名時，建議您使用清楚的名稱，這樣一來當這些參數顯示在報表中時，您和他人都能清楚看懂這些事件資料。

如果 Google Merchandise Store 想要在自家網站上設定事件來追蹤「品牌」下的「Android」連結，就可以將活動類別設為「瀏覽」、動作設為「品牌」、標籤設為「Android」。瀏覽網頁對收益沒有直接影響，因此可以不設定「值」參數。

將事件追蹤程式碼加至瀏覽元素後，每當有使用者與該元素互動，程式碼就會傳送先前指派給 Google Analytics的參數，而這些參數就會顯示在「事件」報表中。

「事件總數」計算的是與追蹤元素的互動總數，而「不重複事件」則是觸發該事件的使用者人數。因此，如果使用者在單一工作階段內按了 Google Merchandise Store 瀏覽列的「提袋」5 次，該事件的連結點擊總數就會是「5」，而「不重複事件」的數量就會是「1」。

「事件」報表位於「行為」下方。開啟「熱門事件」報表後，就能看到依類別整理的事件報表。

在設定的每個事件類別中，都會顯示「事件總數」、「不重複事件」、「事件價值」和「平均價值」的指標。如果要跳到類別、動作或標籤，只要按一下表格報表上方的導覽連結即可。

點進動作即可查看與該動作相關的標籤。

事件的另一項妙用，便是追蹤由網站離開的出站連結點擊。

舉例來說，Google Merchandise Store 的頂端導覽列有一個即時通訊按鈕，按下即會開啟彈出式視窗；但這個彈出式視窗是由第三方廠商所導入，會將使用者帶往 Google Analytics追蹤程式碼根據預設無法追蹤的其他網址。

此時，我們可以為這個按鈕設定事件追蹤：將類別設為「出站連結」、動作設為「即時通訊」、標籤設為「首頁」(或使用者按下即時通訊按鈕時所在網頁)。如此一來，我們就能得知即時通訊按鈕獲得點擊的次數以及點擊的來源網頁，進而瞭解使用者在哪些網頁操作不順暢而需要協助，以便著手改善。

若要深入瞭解客戶在網站上的行為，就應該謹慎考慮要追蹤哪些事件。如果目標是提升參與度，那麼哪些動作能透露使用者瀏覽網站和與內容互動的方式，就應該是追蹤的重點。透過事件追蹤，能更加瞭解與自家網站和整體業務相關的特定使用者行為。

## 2.6 實用配置

### 啟用「客層和興趣」報表
首先，請前往「管理員」頁面，然後按一下 [資源設定]。

在**廣告功能**底下，將「啟用客層和興趣報表」切換至「開啟」(只有具備「管理員」存取權的使用者能夠啟用或停用此功能。可以透過任何具備「管理員」存取權的帳戶管理這項功能)。

完成後，就可以在「客層和興趣」報表中查看有關使用者年齡層、性別和興趣的資料。

請注意，如果您剛啟用這項功能，系統可能需要處理一兩天，資料才會顯示在此類報表中。此外，如果您的網站流量很低，或您套用的區隔太小，報表中就不會有任何資料。

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### 設定內部站內搜尋
如果搜尋欄位可讓使用者在網站上搜尋，則可以設定「站內搜尋」追蹤使用者輸入的搜尋字詞。可以協助您找出缺少或隱藏的內容、最佳化導覽及網站版面配置、改善搜尋結果，甚至針對行銷廣告活動的新關鍵字提供創意。

*若要設定「站內搜尋」，您必須擁有資料檢視的「系統管理員」權限。首先，前往 [管理員] 區段。在「資料檢視」欄下，按一下 [資料檢視設定]。
然後向下捲動至「站內搜尋設定」。將 [站內搜尋] 追蹤切換為「開啟」。「站內搜尋」開啟時，系統會顯示幾個欄位。*


首先，必須輸入當使用者搜尋您的網站時，網站會在網址中使用的「查詢參數」。通常是問號加上一個字母或單詞，接著在搜尋字詞前加上等號來表示。Google Merchandise Store 會在搜尋查詢前使用「keywords」這個字詞。

*我們建議您按一下「從網址中刪除查詢參數」，從「內容」報表移除此參數。這會排除報表中的重複資料。*

*或者，如果網站包含搜尋類別，則可以開啟該選項來追蹤類別及搜尋字詞。由於 Google Merchandise Store 沒有特定網站搜尋種類，因此我們關閉此選項。若要儲存「站內搜尋」設定，請按一下「儲存」。*

設定「站內搜尋」後，「行為」下的「站內搜尋」報表將會顯示新的指標。「總覽」報表會顯示造訪網站的使用者中，有多少人在報表時段內使用了「站內搜尋」。

* 「搜尋離開次數」是搜尋後隨即離開網站的次數。
* 「搜尋修正次數」是使用者搜尋後隨即再度搜尋的次數。
* 「搜尋後停留的時間」是使用者搜尋後留在您網站上的時間。
* 「平均搜尋瀏覽頁數」是返回搜尋結果後檢視的網頁數量。

「**使用情況**」**報表**會按照客戶開發、行為和轉換指標分割網站搜尋。若要詳細檢視搜尋字詞資料，請按一下「搜尋字詞」報表。

**搜尋字詞報表**會以表格形式顯示所有網站搜尋字詞。

「**網頁**」**報表**會顯示使用者最常在哪個網頁上進行搜尋。若在此報表中新增「搜尋字詞」這個次要維度，就能找到一些潛在的網站最佳化區域。

例如，若許多搜尋從特定產品網頁開始，可能代表使用者預期在該網頁上看到的內容和實際搜尋到的內容有所落差。可以針對搜尋字詞最佳化該網頁。

在 Google Merchandise Store 的例子中，可以看到首頁有許多針對 Nexus 和 Chromecast 裝置的搜尋。這代表使用者不知道這些裝置是由 Google Store 網站販售，而非由 Google Merchandise Store 網站所販售。Merchandise Store 可能會在使用者搜尋這些字詞時，顯示澄清訊息或 Google Store 連結。

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### 設定計算指標

* **總覽**

計算指標可針對現有指標執行加、減、乘、除等基本數學運算。

如果 Google Merchandise Store 想要查看自訂指標「Android 商品瀏覽量」除以使用者人數的結果，他們可以建立將瀏覽量數值除以使用者人數的計算指標。

* **設定**

*若要設定計算指標，請前往「管理員」，然後在「資料檢視」底下按一下 [計算指標]，再按一下 [新增計算指標]。*

我們將這個計算指標命名為「Android 每個使用者的瀏覽量」。請注意，Google Analytics會自動納入外部名稱，以便利透過 API 查詢這個計算指標。由於指標有可能是分數，我們會將格式類型設為「浮動」。

在「公式」欄位開始輸入時，系統就會列出適用的預先定義指標供您建立公式。只能使用「加」、「減」、「除」和「乘」。不過，減號運算子不得用於表示負數。
請注意，目前公式長度上限為 1,024 個半型字元。


*若要建立計算指標，首先要輸入自訂指標名稱：「Android 瀏覽量」。接著，輸入除號。最後輸入指標「使用者」。再按一下 [建立]。
建立計算指標後，可以將其新增到自訂報表、未取樣報表或資訊主頁小工具中。*

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### 設定管道分組
如果想要自訂 Google Analytics (分析) 在報表中將管道分組的方式，就必須自行設定管道群組。可以從「管道」報表中「客戶開發」底下的「所有流量」，使用「隨機」、「社交」、「直接」、「參照連結網址」和「多媒體」等預設管道來查看流量來源。
如果想要以其他方式為流量加上標籤以便分析，Google Analytics也可讓您修改預設管道分組、建立新管道分組或建立自訂管道分組。

可以在「管理」區段中，「管道設定」下的「資料檢視」層級進行管道分組設定。這裡會顯示現有的預設和自訂管道分組清單。按一下進入管道分組後，就會顯示管道清單，以及管道目前使用特定規則來定義的情形。

系統管道是由 Analytics建立的預設管道。按一下「編輯」圖示即可檢視該管道的定義規則。可以在這裡重新命名預設管道、重新定義用來進行管道分組的維度規則、定義新的規則或變更管道的顯示色彩，方便整理報表。

舉例來說，如果 Google Merchandise Store 想在「社交」的預設管道分組中僅納入 Google Plus 和 Facebook 的流量，就可以將定義由「系統定義的管道」「達成比對」「社交」變更為「來源」「包含」「plus.google.com 或 facebook.com」。

請注意，任何對預設管道分組的變更，都會**永久改變** Analytics日後為所有匹配分類此類流量的方式，且所有具備該資料檢視權限的使用者都能看見這些變更。

修改預設管道定義之後，只要按一下清單最上方的 [重設管道] 即可回到原始預設設定。針對所有在還原為預設管道前發生的工作階段，系統仍會以之前的管道定義分類。

可以按一下清單上方的按鈕來建立新的管道分組。
請注意，建立新管道分組時，會根據所套用的規則溯及收集的所有資料。

如果為資料檢視建立新的管道分組，只要從「主要維度」下拉式選單中選取新的管道分組，就可以立即在「管道」報表中查看該分組。
在多管道程序報表中，則可以從「管道分組」下拉式選單中看到新的管道分組。

**每個資料檢視可建立**的新管道分組**上限為 50**，且所有可存取該資料檢視的使用者都可以看到這些管道分組。

如果想建立只有自己能看見的新管道，可以前往「管理」區段的「個人工具與資產」區域，然後按一下 [自訂管道分組]。建立自訂管道分組的方法與建立新管道分組相同。請注意，**每個使用者可建立的自訂管道分組上限為 100**。

自訂管道分組建立並儲存完畢後，可以將它複製、刪除或直接與他人共用；也可以在「解決方案庫」中共用。
請注意，共用自訂管道分組時，只有設定資訊會共用，資料並不會公開。

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### 設定內容分類

可透過內容分類在報表中將網頁分類，反映網站的組織方式。
舉例來說，Google Merchandise Store 可以針對購物網站的主要部分建立內容分類，像是「Accessories」、「Fun」、「Kids」、「Office」和「Apparel」的分類。

還可以針對每個分類指定規則，決定每個分類中要納入哪些網頁。最多可以建立五個內容分類，分類定義規則則沒有數量限制。

*若要建立內容分類，請前往「資料檢視」部分下方的「管理」選取 [內容分類]，然後按一下 [新內容分類]。接著為內容分類命名，再選擇要用來設定分類的方式。*

有三個選項可決定要如何將網頁歸類：

* 「按追蹤程式碼分組」會使用您的 Google Analytics追蹤程式碼建立分類。
* 「使用資訊擷取的群組」會使用網頁網址結構建立分類。如要使用這種方法，您必須加入可從網頁網址擷取分類名稱的規則運算式。
* 「使用規則定義進行分組」會根據簡單的邏輯規則建立分類。舉例來說，您可以定義一或多條規則 (像是「含有 Android 的網頁」) 來將 Android 相關網頁分成同一類。

您可以一併使用上述三種方法，也可以只用其中幾種。
如果選擇使用多種方法，Google Analytics會以先比對成功的方法為準，將內容加進分類中。Analytics會先評估追蹤程式碼，再查看是否定義了任何擷取資訊，最後才判斷是否設定了任何規則。如果有規則的話，Analytics會按設定順序評估。

自訂報表中也可以使用內容分類當做維度。

可以在多個分類中加入相同內容。此外，內容分類無法回溯。
內容分類只會納入分類建立日期當天起的資料。

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### 加強型電子商務

Google Analytics中的「**加強型電子商務**」功能可協助收集電子商務的行為資料，包括使用者與站內行銷、產品網頁與結帳流程的互動情形。此功能還能準確評估某些數據，例如：

* 某個產品連結的點擊次數
* 產品詳細資料頁面的瀏覽量
* 內部宣傳活動的曝光次數與點擊次數
* 產品被放進或移出購物車
* 啟動產品的結帳流程
* 購買與退款

首先，必須在 Google Analytics設定中啟用「加強型電子商務」。

*在 Google Analytics設定中選取 [管理] 分頁，並前往要啟用「加強型電子商務」的資料檢視。在「資料檢視」欄下方，按一下 [電子商務設定]。
在第 1 個步驟「啟用電子商務」下方，將狀態設為「開啟」。
點選 [下一步]。在步驟 2「加強型電子商務設定」下方，將狀態設為「開啟」。
為結帳流程加上標籤可瞭解使用者是否放棄結帳，以及他們退出結帳流程的位置。
完成後，按一下 [提交]。*

啟用加強型電子商務後，其他電子商務報表將顯示在 Google Analytics導覽中。但若要在報表中顯示資料，必須先將 JavaScript 程式碼加入要載入「加強型電子商務」外掛程式的網頁中。這個外掛程式包含多個可用來收集各種電子商務資料的 JavaScript 方法。

電子商務外掛程式安裝完成後，必須寫入額外的程式碼，來呼叫想使用的加強型電子商務方法。這個程式碼會傳送電子商務相關的資料，包括名稱與值的組合，附加一個匹配。

接下來我們透過實際的例子，來看看該如何設定才能收集產品曝光資料。

*一名使用者在網站上瀏覽一次產品，就算一次產品曝光。舉凡產品頁面、產品輪轉介面或相關產品單元，都有可能帶來產品曝光。如果要追蹤產品曝光，可以使用「新增曝光」方法來傳送產品資料到 Google Analytics。請注意，您必須先自訂此程式碼，在其中加入特定產品的資料。*

「加強型電子商務」外掛程式中的許多程式碼片段運作的方式都很相似。在產品網頁中插入程式碼，程式碼就會在購物流程中的各個時間點傳送電子商務資料。所以如果要在使用者將產品放入購物車時進行追蹤，就可以在使用者採取該動作時將 addProduct 方法加入網站。

您必須要將程式碼加入網站，才能追蹤結帳流程的所有步驟。所建立的程式碼，也必須能將產品相關資料動態傳送到 Google Analytics電子商務程式碼。為線上商店導入這些方法後，就能瞭解和改善電子商務網站。

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### 設定 User ID
如要**跨裝置追蹤使用者**，讓報表能夠列出更精確的使用者人數，您可以使用 Google Analytics收集 **User ID**。

Google Analytics會設定匿名 ID 並儲存在瀏覽器 Cookie 中，以便辨識不重複使用者。User ID 功能可覆寫這個預設行為，改與您自己在客戶關係管理系統或客戶資料庫中的匿名 ID 建立關聯。

當使用者與網站上的內容互動時，User ID 可將資料庫的 ID 連結到網站。從資料庫提取 User-ID 後，可以透過網路伺服器傳送到網站，這樣 Google Analytics追蹤程式碼就能納入這個 ID 及其資料匹配。

#### 要導入 User ID 功能，您必須使用 JavaScript 程式碼自行產生唯一識別碼，固定將這些 ID 指派給使用者，並且在每次傳送匹配資料至 Google Analytics時加入這些 ID。

*要在 Google Analytics中設定 User ID 功能，請先前往「管理」部分，然後選取所需的帳戶和資源。在「資源」下方，依序按一下 [追蹤資訊] 和 [User ID]。*

*請務必先詳閱 User ID 政策，這點非常重要，因為這樣您才能維護使用者的隱私權，同時遵守 Google Analytics的使用條款。*

接著必須設定 User ID，Analytics會提供一行程式碼加到自己的追蹤程式碼中，並自訂為收集要傳送過去的 User ID。設定 User ID 並修改追蹤程式碼後，您提供的 ID 值就會和每筆匹配一起納入 Analytics。


不過，使用者有時可能不會登入網站或應用程式，這樣 Google Analytics就無法收集 User ID。
Analytics會採取原本的預設行為並自行產生 User ID，因而無法用於評估跨裝置成效。

避免發生一個使用者與多個 User ID 建立關聯的情況，可以啟用「**工作階段統合**」功能，在系統指派 User ID 之前，將 User ID 與同一個工作階段中收集到的匹配建立關聯。
透過這項功能，Google Analytics可與設定 User ID 之前所收到的部分匹配建立關聯。
請注意，Analytics只會**與設定了 User ID 的第一個工作階段中所收集到的匹配建立關聯**。

如要分析 User ID 資料，必須**建立一項專用的 User ID 資料檢視**，看看哪些資料包含已設定 User ID 值的匹配，只將這些資料篩選出來。
*如要建立這項資料檢視，請按一下 [建立]。建議在名稱中加上「User ID」一詞，以便區別這項資料檢視。可以選取「報表時區」，然後按一下 [建立資料檢視]。*

**請注意，User ID 資料檢視和標準資料檢視無法相互轉換。此外，只有在已啟用 User ID 的資源中加入的資料檢視，才能指定為 User ID 資料檢視。**

雖然 User ID 資料檢視的資料明顯比未設定 User ID 的標準資料檢視更少，但可深入瞭解透過各種裝置登入並與網站互動的重要客群。

啟用 User ID 功能後，Google Analytics就會新增「User ID 涵蓋率」報表，也會在「目標對象」部分中加入跨裝置報表，並修改「使用者多層檢視」報表。

「User ID 涵蓋率」報表會顯示有多少百分比的流量已透過使用者 ID 完成驗證。如果要推出會員獎勵措施或更為個人化的網站體驗，就會希望已完成登入的流量比例長期下來有所提升。

此外，您也可以**建立區隔**，比較已通過驗證和未通過驗證的使用者。舉例來說，Google Merchandise Store 可以建立兩個區隔，比較已通過驗證和未通過驗證的使用者。對於已通過驗證的使用者，請選取 User-ID 狀態，然後在文字欄位中輸入「已指派」；對於未通過驗證的使用者，則輸入「未指派」。

接著，我們將這些區隔套用到「管道」報表，以未通過驗證和已通過驗證的使用者做比較，看看他們是否會透過不同的客戶開發管道連到您的網站。

切換回 User ID 資料檢視，然後使用「目標對象」下方的跨裝置報表，查看已通過驗證的使用者在各種裝置上的行為。

「**裝置重疊**」報表可讓您瞭解有多少使用者透過桌機、平板電腦和行動裝置瀏覽您的網站，並可讓您瞭解透過多部裝置存取您網站的使用者人數。

「**裝置路徑**」報表會顯示使用者瀏覽您內容時所用裝置類別的順序，方便您瞭解他們通常是以哪種順序切換裝置。

可以調整報表來顯示某一類裝置之前或之後的步驟，也可以根據使用者的步驟數量查看路徑。利用這些工具，就能進一步瞭解跨裝置使用者所帶來的成效。

最後，這份報表還能切換到「行動裝置資訊」來查看裝置名稱，藉此瞭解使用者在各種裝置上的行為。

透過「客戶開發裝置」報表，可瞭解使用者是否會透過多部裝置完成轉換路徑。

(舉例來說，有一群使用者可能會先在桌機上表現出對某個商品感興趣，但在之後的工作階段中才透過平板電腦實際購買。像這樣深入瞭解各種裝置上的使用者行為，就能有效制定行銷策略。)

User ID 報表可深入分析**願意與自家網站互動的重要客層**，以及他們的行為。

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### 設定資料匯入

「**資料匯入**」可讓您從其他系統將資料上傳到 Google Analytics中。若要匯入，Google Analytics必須將現有維度與您上傳資料中的維度進行比對，這就稱為「鍵」，因為這種方法可將兩個資料集連結在一起。

*舉例來說，Google Merchandise Store 可以使用加強型電子商務來追蹤收益，還可以透過連結 Google Ads 帳戶來追蹤花費在廣告上的金額。但如果想要針對其他非 Google Ads 行銷廣告活動，新增其他的費用資料，該怎麼做？*

使用「資料匯入」來匯入其他平台所放送廣告的費用資料、點擊次數和曝光次數，而連結這兩個資料集的鍵就是「**來源媒介**」維度。Google Merchandise Store 必須使用來源和媒介參數，手動標記資料集的到達網頁網址。

所有 Google Analytics帳戶都能夠匯入資料，以便與所收集匹配資料進行比對；這就稱為「處理時間」資料匯入。

*匯入資料時的第一步，就是定義要匯入的資料集。在 Google Analytics中，請按一下 [管理]，然後選取您要匯入資料的資源，再選取「資源」下方的 [資料匯入]。如要開始定義，請選取 [新資料集]。
可以將不同類型的資料匯入 Google Analytics中。以 Google Merchandise Store 這個例子來說，我們要選取 [費用資料]，然後點選 [下一步] 以繼續。為資料集命名，然後選取要加入此資料的資料檢視。*

每個資料集類型都有一個特定的架構，用於定義資料的格式和鍵。以 Google Merchandise Store 費用資料來說，資料集必須包含媒介和來源鍵。您可以在鍵下方查看可以匯入的維度 (例如「參照連結網址路徑」或「Google Ads 內容 ID」)，或是可以匯入的指標 (例如「點擊次數」、「費用」和「曝光次數」)。

如果費用資料集有多個資料列的鍵都相同，Google Analytics便會匯總或覆寫資料。「匯總」意指將所有包含相同鍵的資料列指標加總，「覆寫」則可以讓 Google Analytics使用您資料集中最新的資料。

完成資料集定義後，Google Analytics就會建立可供下載的資料架構。您可以在試算表中輸入所有鍵值和已匯入的指標。完成後，可以將這個檔案儲存為 CSV 檔案格式。
準備好將此檔案上傳至 Google Analytics時，請返回「管理」畫面的「資料匯入」區段，然後在您建立的資料集旁按一下 [管理上傳項目]，再按一下 [上傳檔案] 即可將資料集上傳至 Google Analytics。

## 評量2解答

1. 如果想使用一個 Google Analytics (分析) 資源收集兩個不同網址的網站資料，您必須設定什麼功能？
**跨網域追蹤**
1. 篩選器可套用到已處理完畢的任何資料。
**否**
1. 如要在同一個資料檢視中查看美國與加拿大的使用者資料，您必須套用哪個篩選器？
**篩選器 1：包含美國和加拿大**
1. 如要依據使用者類別 (例如黃銅級、黃金級和白金級狀態) 來查看報表中的資料，您需要哪種 Google Analytics (分析) 功能才能收集這類資料？
**自訂維度**
1. 要配對指標與維度時，兩者必須有什麼共同之處？
**相同的範圍**
1. 如要為會員狀態 (例如獎勵等級) 建立自訂維度，應採用什麼範圍？
**使用者**
1. 您可以在哪種報表中使用自訂維度？
**在「標準」報表中當做次要維度
在「自訂」報表中列為主要維度**
1. 若已啟用自訂維度，該維度將影響哪一項資料？
**套用自訂維度後所收集的資料**
1. 如要收集使用者在網頁上發佈的評論數量，應使用哪一項功能？
**自訂指標**
1. 哪些範圍適用於自訂指標？
**匹配
產品**
1. 報表中的一次事件匹配可納入哪四種參數？
**類別、動作、標籤、價值**
1. 如果使用者在單一工作階段中觀看了設有事件追蹤功能的影片三次，則不重複事件數量為何？
**1次**

### 3.1 區隔資料取得深入分析

Google Analytics的區隔可在報表中查看一部分的資料。可以建立使用者區隔或工作階段區隔。使用者區隔可以橫跨多個工作階段，日期範圍最長 90 天。

工作階段區隔則限於單一工作階段內的使用者行為。
舉例來說，您可以建立工作階段區隔來代表使用者在工作階段期間完成的目標，或是所產生的收益金額。

區隔功能的強大之處，在於能夠將多個區隔加入同一份報表進行比較。您可以比較完成購物和沒有完成購物的使用者區隔，瞭解有哪些因素促使他們消費。
也可以根據特定流量來源 (例如付費搜尋) 建立區隔，並與電子郵件廣告活動所帶來的工作階段做比較，瞭解各來源會帶來哪些類型的使用者。

使用者和工作階段區隔都可以根據**維度、指標、工作階段日期**，甚至是使用者動作順序來建立。

系統會自動套用「所有使用者」區隔，並納入選定日期範圍內的所有使用者。若要加入其他區隔，請按一下 [新增區隔] 開啟區隔建立工具。

區隔分為兩種類型：預設區隔和自訂區隔。
* 預設 (或系統) 區隔是 Google Analytics已預先提供的區隔，顯示在「系統」部分下方
* 自訂區隔則是您所建立的區隔，顯示在「自訂」部分下方。
*

### 預設區隔
若要選取預設區隔，請按一下 [系統] 部分，然後選取要套用的區隔。

如果選取「平板電腦」流量，然後按一下 [套用]，就可以比較平板電腦流量和任一報表上的所有流量。系統會持續將這些區隔套用到您開啟的每一份報表，直到移除這些區隔或離開 Google Analytics。

若要移除區隔，請點選向下箭頭，然後選取 [移除]。

若要在報表中比較新訪客和回訪者，可以選取「新使用者」和「回訪者」區隔。請注意，這些區隔會顯示在頂端「所有使用者」區隔的旁邊。

若要讓報表更簡潔以便進行比較，可以關閉「所有使用者」區隔，然後按一下 [套用]，這樣就只會比較新使用者和回訪者。

按一下加號圖示即可追加區隔，一次最多可以比較**四個區隔**。

### 自訂區隔
點選已套用區隔欄位下方的 [建立新區隔]

可以在這裡自行加入特徵來建立自訂區隔，並以客層、技術、行為、工作階段日期、流量來源和電子商務 (如果已導入) 為建立依據。

若以「客層」為依據，可以選擇年齡「25-34」歲且語言包含「es」(西班牙文)，這樣就會篩選出年齡介於 25-34 歲，且瀏覽器設為西班牙文的使用者資料。

可以建立更多進階區隔，將維度和指標對應到您所輸入的特定值，甚至還能**指定多個篩選器做為區隔中的條件**。

也可以根據使用者互動順序建立區隔。舉例來說，可以區隔出逛過特定網頁後觀看影片的使用者。順序可由不同的網頁瀏覽或事件混合而成。

系統會先進行取樣，然後才套用區隔，如果報表所顯示的是取樣資料，區隔所包含的也會是取樣資料。

**對客戶行為有更複雜的疑問時，可以建立區隔來劃分出一部分的資料並找出商機，進而改善網站成效。**

[關於區隔](https://support.google.com/analytics/answer/3123951?hl=zh-Hant)
## 3.2 使用「多管道程序」報表進行分析
### 歸因模式
歸因模式是一組規則，可判定行銷廣告活動帶來了多少**銷售量和轉換次數**。這個模式旨在幫助瞭解各項行銷廣告活動和行銷管道在產生轉換的過程中，分別做出了什麼樣的貢獻，就能妥善地分配並投入時間和預算在行銷活動上。

*舉例來說，客戶可能會透過 Google 廣告前往 Google Merchandise Store，一週後又點擊了某個社交網路的連結而回訪，甚至當天透過電子郵件廣告活動三度回訪，然後才完成購買，這些行銷活動對於產生轉換都有幫助。*

根據預設，Google Analytics會將所有功勞 (電子商務收益) 歸給**最後一個行銷活動** 。這就稱為「**最終點擊**」歸因模式。

### 「多管道程序」報表
為跳脫最終點擊歸因的框架，Google Analytics提供了一系列的「多管道程序」報表，可瞭解先前的行銷活動在轉換過程中所發揮的作用。
在最終互動發生之前促成轉換的管道，會視為有「**輔助轉換**」的功勞。

「多管道程序」報表指出使用者從最初感興趣到完成購買所花的時間。這項轉換路徑資料包含幾乎所有虛擬數位管道上的互動，例如付費和隨機搜尋、推薦連結網站、聯盟、社交網路和電子郵件廣告活動。
如要使用多管道程序，您必須**先設定目標或電子商務**。

「多管道程序」報表位於「轉換」部分中。

在「**總覽**」報表中，可查看 Store 的轉換總數，以及點擊輔助、曝光輔助和互動式多媒體輔助轉換的次數。
電子商務交易或個別目標設定完成後，便可供查看。如果已連結 Google Ads 帳戶，報表也會顯示特定 Google Ads 資料。
也可以設定 1 到 90 天的回溯期，亦即報表從轉換當天開始回溯的時間長度。

在**時間軸**下方，用圖表的方式呈現每個管道對整體轉換的貢獻，以及這些管道產生重疊的部分。

「**輔助轉換**」報表會顯示輔助銷售和轉換的總數及金額，並按照管道細分。這些數值越高，就代表管道促成轉換的功勞越大。可以按照「轉換日」、「轉換前一日」和「路徑位置」(也就是轉換過程中發生過的互動次數) 細分這項資料。


在這個表格中，我們可以看到付費搜尋廣告活動的影響力，還有它所帶來的轉換次數，Store 就可以考慮對這些廣告活動提高投資來打響知名度。

「**最佳轉換路徑**」報表會轉換次數和轉換價值，並以促成轉換的管道組合來分組。

「**轉換耗時**」報表會顯示轉換次數，並以使用者從最初感興趣到完成轉換所花的天數來分組，可瞭解使用者過了多少時間才完成購買，並做為規劃再行銷廣告活動時的參考依據。

「**路徑長度**」報表顯示使用者完成轉換前平均會進行的互動次數，以及每一系列互動的價值。

可以運用「**管道**」和「**多管道歸因**」報表，評估商家的廣告活動是否成效良好。

**管道分析可讓您更瞭解哪些管道對商家有效，以及哪些管道促成轉換的功勞最大。**
## 3.3 依據目標對象分析資料

### 「活躍使用者」報表
可快速評估使用者網站有多大的興趣。

*請點選「目標對象」下方的「活躍使用者」報表。*

「**活躍使用者**」代表最近 1 天、7 天、14 天和 30 天內，在網站上啟動工作階段的不重複使用者人數。可以利用這項指標來監控流量下滑的情形。


透過「**同類群組分析**」報表，可查看特定幾組使用者及其行為，據此做出更明智的行銷決策。

報表頂端提供了幾個選單，可供我們瞭解 Google Merchandise Store 的產品收益是否有所提升。

使用「**同類群組類型**」，可選擇一個要用來製作報表的同類群組維度。
「轉換日期」這個同類群組類型，會依據使用者在網站上啟動最初工作階段的時間，將同類群組分組。

「**同類群組規模**」決定了每個同類群組的大小。
可以按照客戶開發的日、週或月，將資料分組。

使用指標選擇器，您便可選擇要針對每個同類群組評估的指標。

「**日期範圍**」選擇器會根據同類群組的大小來預設日期範圍。
如果您按日來區分同類群組，則可選擇 7 到 30 天做為日期範圍。

如要查看產品收益，請將「同類群組規模」設為「按週」，指標設為「每個使用者的收益」，日期範圍則設為「過去 9 週」。

「同類群組」報表會建立表格，針對我們所定義的同類群組顯示每位使用者所帶來的平均收益。

第一列會顯示所有使用者個別帶來的平均收益。
其他資料列則會按照客戶開發的週次，顯示每個同類群組的資料。
藍色越深表示成效越高，反之亦然。

### 「基準化」報表。

若要查看「基準化」報表資料，必須先啟用基準化功能。帳戶管理員可以在「帳戶設定」下方找到這項功能。勾選相關核取方塊來啟用基準化功能，即可讓帳戶以匿名方式共用資料。系統會在「目標對象」部分的基準化報表中填入資料。

*在「目標對象」下方點選「基準化」，再按一下「管道」。*

您可以運用基準化報表，將其他公司經過彙整的匿名業界資料與資料做比較。這樣一來，就能設定有意義的業務目標、深入瞭解業界趨勢，並取得自身業務成效的評估基準。

*按一下 [產業別]，然後在搜尋欄位中輸入「所有購物」，再選取「所有購物」。
在「國家/地區」中選取「美國」，然後選取「所有地區」。
選取每日工作階段次數：5000-9999。*
*我們就可以將 Google Merchandise Store 的資源與美國境內所有「購物」產業中，每日平均工作階段數量相近的所有資源做比較。*


「管道」報表會將管道資料與預設管道分組中每個管道的基準做比較。
系統會標示綠色向上箭頭和紅色向下箭頭，方便瞭解哪些管道在「客戶開發」和「行為」指標的成效較佳。

## 3.4 使用自訂報表進行分析

「自訂」區域包含所有資訊主頁、捷徑、快訊或您建立的自訂報表。

*選取 [自訂]，接著選取 [自訂報表]。
建立新的自訂報表，以便在同一份報表中一併查看「Google Merchandise Store」的事件類別、動作和標籤維度。
選取 [新增自訂報表]。*

自訂報表可分為幾種類型：

* 「多層檢視」是標準 Analytics報表，含有折線圖和資料表、搜尋和排序選項，以及次要維度。
* 「**平面檢視**」是一種逐列顯示資料且**可排序的靜態表格**。
* 「訪客分佈圖」是一張世界地圖，以較深的色彩標示各國家/地區的流量和互動量。

選取「平面檢視」可以一併查看所有事件參數。請至少指定一個維度和一個指標來儲存自訂報表。您最多可以為自訂報表新增 **5 個維度和 10 個指標**。

* 按一下 [新增維度]，然後輸入 [事件類別]。選取 [事件類別]。然後，以相同方式新增「事件動作」和「事件標籤」兩個維度。
* 按一下 [新增指標]，然後輸入 [事件總數]。選取 [事件總數]。以相同方式新增「不重複事件」。

加入維度和指標後，請確認這些項目的**範圍相同**，否則報表中不會顯示任何資料。
舉例來說，將「事件類別」維度與「網頁停留時間」指標結合是行不通的，因為這樣做是在結合一個匹配層級維度與一個工作階段層級指標。

也可以在報表中加入篩選器，如果建立了一個含有「瀏覽器版本」維度的報表，就可以加入一個讓報表只顯示特定瀏覽器 (例如 Chrome) 的篩選器。

可以為自訂報表與其他資料檢視建立關聯，這樣一來，擁有這些資料檢視存取權的使用者就能輕易分享這些報表。

#### 想要使用自訂維度做為主要維度而非次要維度，則自訂報表就是次要維度的良好替代方案。此外，如果您希望一列顯示超過兩個維度，自訂報表也派得上用場。如果您需要將資料表匯出到其他軟體進行分析，這樣做就會很有用。最後，自訂報表可讓您針對您所收集的任何自訂指標製作報表。

## 評量3解答

1. 套用到報表的區隔可用於分析以下哪個群組的資料？
**年齡層介於 25 到 34 歲之間，並將瀏覽器語言設為西班牙文的使用者
瀏覽網頁後又觀看影片的使用者
在社交媒體或電子郵件廣告活動中互動過的使用者**
1. 您可以使用哪項條件建立自訂區隔？
**維度
指標
工作階段日期
使用者動作順序**
1. 您一次可以套用多少區隔？
**4個**
1. 由於系統會在取樣前先套用區隔，因此不會針對區隔資料取樣?
**否**
1. 哪一種報表會顯示按管道劃分的資料？
**管道**
1. 在 Google 多媒體廣告聯播網上放送的 Google Ads 和 Google Marketing Platform 廣告活動會歸入哪一種管道？
**多媒體**
1. 何種報表會分析哪些網頁的流量和參與度最高？
**「所有網頁」報表**
1. 在「最終點擊」歸因模式中，Google Analytics (分析) 會將所有轉換功勞歸因於哪個/哪些來源？
** 最終行銷活動**
1. 「多管道程序」報表可在哪些管道之間分配轉換功勞？
**網站參照連結網址
付費和隨機搜尋
自訂廣告活動**
1. Google Analytics (分析) 會如何分配功勞給最終互動前促成轉換的管道？
** 輔助轉換**
1. 哪一種報表能夠顯示過去 1 天、7 天、14 天和 30 天期間發起工作階段的使用者？
**「活躍使用者」報表**
1. 哪一種報表能夠根據客戶開發日期分類目標對象，並比較數週以來的行為指標？
**「同類群組分析」報表**
1. 「自訂」報表具有哪些功能？
**在同一份報表中使用多個維度
使用自訂指標建立報表
使用自訂維度當做主要維度**
1. 何種類型的自訂報表能夠以資料列格式顯示可排序的靜態表格？
**無格式資料表**
1. 導致「自訂」報表無法顯示資料的原因為何？
**排除所有資料的篩選器
維度和指標的範圍不同**

## 4.1 再行銷簡介
再行銷是一項功能強大的工具，可鎖定逛過網站的使用者顯示廣告素材。如果使用者**逛了網站但沒有消費**，就可以運用再行銷功能，在 Google 多媒體廣告聯播網、行動應用程式或 Google 搜尋聯播網上向他們放送相關廣告，吸引他們回訪並消費。

若要在 Google Analytics (分析) 中啟用**再行銷功能**，必須先在 Analytics資源設定中**啟用廣告功能**。

* 在「管理」部分中，依序按一下 [追蹤資訊] 和 [資料收集]。
* 接著，將再行銷和廣告報表功能設為「開啟」。


還需要將 Google Ads 或 Display & Video 360 **帳戶連結**至 Analytics (分析)。

再行銷設定完成後，可以建立特定的「目標對象」，根據共通特徵鎖定某些客群。當使用者造訪已導入 Google Analytics並啟用再行銷追蹤程式碼的網站時，Google 就會使用他們瀏覽器的 Cookie 來組成目標對象。

目標對象功能可鎖定這些使用者放送廣告。
*(舉例來說，您可以建立再行銷目標對象，並納入逛過網站上某個網頁或點擊播放影片的使用者。)*

由於**網站再行銷功能利用的是瀏覽器 Cookie**，因此**不需要在網站上加入任何其他代碼**，就可以使用 Analytics再行銷目標對象功能。如果使用者清除了瀏覽器 Cookie，除非他們之後回訪網站，否則就會排除在再行銷目標對象之外。

*首先，請按一下 [管理]，然後在您要使用這份目標對象名單的資源下方，點選 [目標對象定義]，按一下 [目標對象]，然後按一下 [新增目標對象]，選取要附加目標對象名單的資料檢視和帳戶，再點選 [下一步]。*

現在可以透過預先設定的目標對象清單，定義目標對象。將滑鼠游標懸停在各組目標對象旁邊的問號上，可進一步瞭解該目標對象鎖定的使用者。
點選所需目標對象後，就能看到該目標對象過去 7 天的預估人數。

使用再行銷效期，設定向使用者放送再行銷廣告的時間長度。**目標對象的再行銷效期可設為 1 到 540 天**。

如果要為自家業務設定更明確的目標對象，可以匯入「區隔」做為該目標對象的建立基礎。請按一下 [匯入區隔]，然後從目前資源所提供的區隔中進行選擇，或直接從區隔選擇工具中建立目標對象。

此外，也可以從頭開始定義新的目標對象。Google Merchandise Store 可針對逛過 Android 產品頁面的使用者再行銷。可以在左側選項中點選 [條件]，並且建立篩選器來找出「網頁」含有「android」的工作階段。

設定好目標對象後，請按一下 [套用]。可以查看剛剛定義的目標對象預估人數。

Analytics所連結的 Google Ads 或 Google Marketing Platform 帳戶會自動為目標對象名單填入資料。之後就可以運用這些產品為特定目標對象建立廣告活動。

如果在 Analytics中設定的目標對象符合搜尋再行銷的條件，就可以在 Google Ads 帳戶中同時用於搜尋和多媒體再行銷。**Google 搜尋廣告目標對象名單必須至少包含 1,000 人才能使用**。請注意，若**目標對象含有 Google 多媒體廣告聯播網的客層維度 (年齡、性別、興趣)，就無法用於搜尋再行銷。**

**再行銷**可有效吸引曾逛過網站，但**沒有完成轉換或消費的使用者回訪**。透過 Google Analytics (分析)，您便可根據使用者行為來定義這類目標對象，並自訂廣告活動來提高轉換率。

## 4.2 動態再行銷簡介

搭配 Analytics進行動態再行銷，能更精準地鎖定再行銷廣告目標對象。這項功能可讓您**根據使用者在網站上瀏覽過的內容或產品、相關且成效最高的內容和產品，以及購買記錄和客層資訊**，鎖定使用者放送廣告。

舉例來說，Google Merchandise Store 可以收集使用者先前在網站上所瀏覽商品的產品 ID，再向同一批使用者宣傳這些產品，吸引他們回到 Store 網站進行消費。

若要設定動態再行銷，必須先連結 Google Ads 與 Analytics帳戶，並啟用廣告功能。此外，零售商也必須先將 Google Ads 帳戶連結至 **Google Merchant Center**。
Merchant Center 是一個網站，可讓消費者查看線上和實體店面庫存清單。動態再行銷廣告活動可以運用這項產品資料，更妥善地自訂廣告。

若要連結 Google Ads 帳戶，請登入 Merchant Center 並新增Google Ads 客戶 ID。

若要啟用動態再行銷功能，必須：

* 找出動態再行銷產業屬性，**建立所需自訂維度**，並更新網站代碼
* 建立動態**再行銷目標對象**
* 建立動態**再行銷屬性**
* 在 Google Ads 中建立動態再行銷廣告活動

Google Merchandise Store 屬於零售業，因此我們會使用「零售」產業屬性。由於我們想要追蹤使用者看過哪些商品、逛過哪些頁面，以及他們所見產品的總價，因此在設定自訂維度時，這三個屬性都需要用到。

瞭解需要使用哪些產業屬性後，可以使用個別產業屬性做為每個維度的名稱，藉此設定**自訂維度**。這樣一來 Google Analytics (分析) 就會知道自訂維度中儲存的是哪些資訊。

儲存自訂維度時，Analytics (分析) 會**提供追蹤程式碼**，安裝在產品的展示網頁上。不過還需要建立其他程式碼，以便傳送產品 ID、網頁類型和總價等資訊。

在網頁中加入程式碼後，就可以使用已定義的自訂維度來建立動態再行銷目標對象。這類目標對象可納入：

* 曾逛過首頁或任何類別/產品網頁的一般使用者
* 在網站上逛過搜尋結果網頁的使用者
* 逛過產品清單或產品詳情網頁的使用者
* 放棄購物車的使用者
* **完成過轉換的使用者**

可以使用自訂維度的區隔來建立這些目標對象，方法就和我們之前建立再行銷目標對象一樣。此外，也可以根據商家所屬的產業，將預先設定的再行銷目標對象匯入 Analytics帳戶。

將產業屬性加進網頁代碼並建立再行銷目標對象後，必須根據這些產業屬性建立動態屬性，並將其連結至 Google Ads 帳戶。

* 瀏覽至要建立動態屬性的資源。
* 在「資源」下方，依序點選 [目標對象定義] 和 [動態屬性]。
* 按一下 [新增屬性]。
* 選取您的業務類型，也就是您想要的產業 (例如「零售」或「航班」)。
* 在「資料檢視」下方，選取動態屬性資料所在的 Analytics (分析) 資料檢視。
* 在「目標帳戶」下方，選取您要連結到動態屬性的 Google Ads 帳戶。
* 點選 [下一步]。
* 在「動態屬性」下方，選您已加到網頁代碼中的產業屬性，然後按一下 [儲存]。

Google Ads 廣告活動設定完成後，能根據使用者先前在網站上看過的內容，再次吸引他們回訪。

## 評量4解答

1. Google Analytics (分析) 中的「再行銷」是什麼？
**向使用者放送量身打造的廣告，吸引他們回訪網站並完成轉換**
1. 如要在 Google Analytics (分析) 中啟用再行銷，您必須先啟用哪項功能？
**廣告報表功能
Google Ads 或 Display & Video 360 帳戶連結**
1. 您可以在 Google Analytics (分析) 中定義哪些再行銷目標對象？
**曾逛過網站上特定網頁的使用者
在網站上播放過影片的使用者
使用特定語言的使用者**
1. 透過再行銷，您可以在哪些 Google 資源中顯示相關廣告？
**Google 多媒體廣告聯播網
行動應用程式
Google 搜尋**
1. 將使用者歸入再行銷目標對象名單的時間長度上限為何？
**540 天**
1. 何種 Google Analytics (分析) 資料可用於定義再行銷目標對象？
**預先定義區隔
自訂區隔**
1. 目標對象名單需要有多少使用者 Cookie，才能用於 Google Ads 搜尋廣告再行銷？
**1000**
1. 您可以使用動態再行銷功能指定哪些使用者，吸引他們回訪網站？
**曾查看網站搜尋結果網頁的使用者
看過產品詳情網頁的使用者
放棄購物車的使用者**
1. 若要為零售產業設定動態再行銷，您必須將下列何者連結到 Google Ads？
**Google Merchant Center**
1. 如要設定動態再行銷，必須先在 Google Analytics (分析) 中建立以下何者？
**自訂維度**

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進階課程END