之前的文章有提到通用GA匯出的三種方式，將通用版GA(以下統一稱之為UA)匯出之後，製作成行銷人員友善的儀表板介面，讓未來在規劃的時候有數據可以驅動策略。本篇文章將帶大家探討UA及GA4的歷史數據，若要互相搭配洞察會有哪些注意事項，打造數據大砲為品牌帶來強而有力的數據驅動力。
UA及GA4數據要怎麼一起看？
繼去年七月UA停止收集資料之後，相信大家都已轉換到新的GA4平台做使用。對於UA的使用者來說，除了要熟悉GA4新的使用邏輯之外，過去花大量成本建立的UA數據未來要如何運用，也是一大難題。除了在2024年中UA介面會全面關閉之外，UA資料分析的方式與GA4也有所不同。
以下整理幾點UA及GA4在數據解讀上的重點差異：
上述UA及GA4的差異相信行銷人員都很熟悉，但若今天要將UA的數據搭配GA4一起看，會有什麼需要注意的事情呢？以下將列出幾點注意事項，分別說明若UA歷史數據跟GA4要一起參照使用，需要注意哪些事情：
檢視數據時：UA及GA4的資料來源是否是同一個平台
GA4除了可以收集網頁資料之外，也可以跟App資料收集進同一個資源當中。因此要留意，在同時參照UA網站資源數據及GA4網站資源數據的時候，GA4數據是否有包含App的數據，若有的話要將App的數據篩選排除，才會是網站數據的比較。
檢視流量時：工作階段定義的不同，不建議拿來做絕對值的比較
由於UA與GA4數據對工作階段有不同的定義，很多UA使用者在看GA4的時候一定很好奇，為什麼轉換到GA4之後，流量好像有變少的感覺？其實是因為UA產生工作階段的條件跟GA4不同，才會造成流量看起來好像變少的感覺。因此行銷人員在解讀流量數據時，建議不要把UA及GA4流量數據做絕對值的比較，比較好的做法應該是拉長檢視時間，用當月/當季的百分比變化或是轉換率來看行銷策略是否成功。
檢視網頁互動時：UA的離開率與GA4的互動率定義不同，建議搭配其他指標
從上述的表格可以看到，在看網頁互動狀況時，UA會看的「離開率」這個指標，GA4則是會看「互動率」，而GA4的「離開率」計算方式則是（1-互動率）＝離開率，這個定義與UA的離開率不同。因此若同一頁網站要檢視互動成效時，除了看離開率、互動率的指標比較之外，建議可以查看其他與互動有關的數據，例如點擊互動按鈕次數、捲軸深度百分比等等，多元檢視互動成效，才能確保解讀的方向正確。
檢視關鍵轉換時：UA目標設置與轉換設置方式不同，要注意條件設定是否一致
要檢視網站的關鍵行為是否有被達成時，可以在UA後台設置目標（Goals），而GA4則是將在網站中埋設事件之後，再將關鍵事件設定為轉換。一般來說行銷人員可以自行設定UA的Goals，GA4埋設事件則需請工程師在網頁前端或GTM中設定事件。若UA的目標及GA4的事件為不同的人所埋設，建議彼此對焦設定條件是否一致，否則在數據解讀上就會不太準確。
檢視成效時：GA4有不同歸因模式選擇，注意是否與UA歸因方式一致
UA的歸因模式為最終點擊歸因（last click），亦即成效會歸因給使用者最後一個點擊的來源渠道；而GA4則有許多歸因模式可以選擇，比較廣泛被使用的是DDA歸因模型。若兩邊在評估成效時，沒有注意到歸因方式是否一致，可能會造成解讀上的誤差。
總結
本質上UA與GA4是不同的數據平台，不建議拿來做兩個平台間數值的絕對值比較。但行銷人員過去辛苦建立的UA數據，還是可以透過 資料匯出（推薦文章：通用 GA 喪鐘敲響，CloudAD 數據保存服務為你留住關鍵數據！）的方式來保存價值。在進行行銷策略規劃時，歷史數據就有派上有場的地方。無論是網站內容要改版、想要優化廣告策略或是制定網站文章內容的撰寫策略，歷史數據都會為行銷人員帶來強而有力的洞察依據。
